快速創建Milvus實例
通過創建阿里云向量檢索Milvus實例,能夠迅速搭建起具備高性能、彈性伸縮特性的AI向量檢索數據庫,并借助內置可視化管理工具Attu實現高效運維與監控。本文為您介紹如何快速創建Milvus實例。
前提條件
操作步驟
進入阿里云Milvus頁面。
登錄阿里云Milvus控制臺。
在左側導航欄,單擊Milvus實例。
在Milvus實例頁面,單擊創建實例。
在向量檢索服務Milvus版頁面,完成相關配置。
配置項
示例
描述
付費類型
包年包月
僅支持包年包月類型。
付費時長
1個月
默認購買時長為1個月,支持的購買時長以實際界面為準。
地域和可用區
華東1(杭州)
可用區J
實例所在的物理位置和可用區。
重要實例創建后,無法更改地域和可用區,請謹慎選擇。
專有網絡
vpc_Hangzhou/vpc-bp1f4epmkvncimpgs****
專有網絡是您在阿里云自己定義的一個隔離網絡環境,您可以完全掌控自己的專有網絡。
選擇已有的專有網絡,或者如需創建新的專有網絡,可以單擊前往控制臺創建,詳情請參見創建和管理專有網絡。
交換機
vsw_i/vsw-bp1e2f5fhaplp0g6p****
交換機(vSwitch)是組成專有網絡VPC的基礎網絡模塊,用來連接不同的云資源。
選擇已有的交換機,或者如需創建新的交換機,可以單擊控制臺創建,詳情請參見創建和管理交換機。
服務關聯角色
AliyunServiceRoleForCloudMilvus
已授予您的阿里云賬號的AliyunServiceRoleForCloudMilvus角色,以及與其關聯的AliyunServiceRolePolicyForMilvus策略。
Milvus使用此角色來訪問您在其他云產品中的資源。
引擎版本
2.4
Milvus的社區版本號。
規格
標準版
Milvus實例的規格。
入門版:適用于測試環境,且資源規格固定。
標準版:適用于生產環境,資源規格可以按需定制。
當您的向量數據規模超過500萬,或者當前入門版的規格無法滿足您的業務需求時,您可以填寫阿里云向量檢索Milvus標準版測試申請表申請試用。相較于入門版本,Milvus標準版提供了更大范圍的實例規格選項和更加多樣化的配置,您可以根據實際使用情況靈活選擇最適合的實例規格。
高可用
啟用
標準版默認開啟高可用,入門版則不支持。您可以在創建實例時開啟高可用,也可以在實例創建后開啟。一旦啟用了高可用模式,各組件的副本數量必須大于1。
說明在生產環境中,強烈建議啟用高可用,以便提供SLA支持,從而保障系統的持續穩定運行。
節點配置
元數據服務:4 vCPU 16 GiB 2
Proxy:2 vCPU 8 GiB 2
Query Node:4 vCPU 16 GiB 2
Index Node:4 vCPU 16 GiB 2
Data Node:2 vCPU 8 GiB 2
入門版:選擇該規格時,還需配置Standalone規格參數,該參數是入門版節點配置,可以使用默認的4 vCPU 16 GiB。
標準版:選擇該規格時,還需要配置以下參數。
元數據服務:用于存儲實例狀態信息的服務組件。IndexCoord、QueryCoord和DataCoord服務混合部署在該節點上。
Proxy:指定Proxy節點的規格和副本數量。
Query Node:指定QueryNode節點的規格和副本數量。
Index Node:指定IndexNode節點的規格和副本數量。
Data Node:指定DataNode節點的規格和副本數量。
存儲費用
不涉及
您無需預先選擇存儲容量,存儲成本將根據實際的小時使用量進行計費(公測期間免費),使用量將直接顯示在實例詳情頁面。
資源組
請您自定義
選擇已有的資源組,或者如需創建新的專用資源組,可以單擊創建資源組。資源組會對您擁有的云資源從用途、權限和歸屬等維度進行分組,詳情請參見什么是資源組。
用戶密碼
請您自定義
設置Milvus實例的root賬號密碼以登錄數據庫。
重要如果您忘記了密碼,可以參見常見問題。
單擊立即購買。
當實例狀態為運行中時,表示實例創建成功。
單擊去支付,即可開通成功。
當實例狀態為運行中時,表示實例創建成功。
相關文檔
阿里云Milvus現已無縫集成于阿里云PAI平臺,一站式賦能用戶構建高性能的檢索增強生成(RAG)系統。您可以利用Milvus作為向量數據的實時存儲與檢索核心,高效結合PAI和LangChain技術棧,實現從理論到實踐的快速轉化,搭建起功能強大的RAG解決方案。解決方案詳情,請參見通過阿里云Milvus與PAI搭建高效的檢索增強對話系統。
阿里云Milvus作為一個高性能的向量檢索服務,可以與阿里云PAI(EAS)以及Embedding技術相結合,構建一個基于大型語言模型(LLM)的智能問答系統。通過利用Milvus實現高效的向量檢索能力,結合EAS上部署的LLM模型進行推理和文本理解,以及LangChain或其他知識管理工具鏈來組織和利用知識庫,可以快速構建起強大的問答應用。解決方案詳情,請參見通過阿里云Milvus和LangChain快速構建LLM問答系統。
阿里云向量檢索Milvus和百煉提供的通義千問大模型能力,可以快速構建一個基于專屬知識庫的問答系統。解決方案詳情,請參見通過阿里云Milvus和通義千問快速構建基于專屬知識庫的問答系統。