首页/AI/RAG 与向量库速查/Milvus Lite 本地开发模式
本包目录(229 条)
架构与流程30 条解析与切分33 条Embedding 与检索50 条
向量数据库49 条
重排与生成32 条评估与优化35 条

Milvus Lite 本地开发模式

Milvus Lite 是嵌入式的轻量版本:pymilvus 直接指向本地文件即可运行,适合原型、单机小数据与 CI 环境;不支持分布式特性与部分高级索引,迁移到服务端时接口保持一致。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

使用本地文件启动

使用本地文件启动
from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient("./rag_demo.db")     # 本地持久化文件
client.create_collection("demo", dimension=384)
client.insert("demo", [{"id": 1, "vector": [0.1] * 384}])
res = client.search("demo", data=[[0.1] * 384], limit=3)
print(res)
本地验证管线与 SDK 用法,容量与并发有上限;生产切到服务端只改连接串。

易错点

  • 用 Milvus Lite 压测并发性能,结论无法代表服务端集群
  • 误用 Lite 不支持的索引类型,代码迁到服务端前在本地就报错

数据来源与参考

  • Milvus 官方文档(Milvus Lite)
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