Milvus 提供了强大的过滤功能，支持通过多种操作符精确查询数据。这些操作符包括比较操作符（如等于、大于、小于等）、范围操作符（如 IN、LIKE）、算术操作符（如加、减、乘、除）、逻辑操作符（如 AND、OR、NOT）以及针对空值的 ISNULL 和 ISNOTNULL 操作符。此外，Milvus 还支持对 JSON 和 ARRAY 字段的查询，提供了如 JSON_CONTAINS、ARRAY

在 Milvus 中，实体指的是中共享相同Schema的数据记录，行中每个字段的数据构成一个实体。因此，同一 Collections 中的实体具有相同的属性（如字段名称、数据类型和其他约束）。将实体插入 Collections 时，要插入的实体只有包含 Schema 中定义的所有字段才能成功添加。插入的实体将按插入顺序进入名为_default的分区。如果存在某个分区，也可以通过在插入请求中指定分区

IVF_PQ和HNSW是两种用于高维向量近似近邻搜索的索引算法。IVF_PQ结合了反转文件（IVF）和乘积量化（PQ），通过聚类和量化技术减少内存需求，适用于大规模数据集。其核心步骤包括向量聚类、分配、反向索引和搜索，PQ则通过子空间编码和量化压缩向量表示，显著降低存储需求。HNSW则基于多层图结构，通过分层搜索实现高效查询，具有高精度和低延迟，但内存开销较大。HNSW的构建和搜索过程涉及参数如M

在 Milvus 中，数据库是组织和管理数据的逻辑单元。为了提高数据安全性并实现多租户，你可以创建多个数据库，为不同的应用程序或租户从逻辑上隔离数据。例如，创建一个数据库用于存储用户 A 的数据，另一个数据库用于存储用户 B 的数据。

全文搜索是一种在文本数据集中检索包含特定术语或短语的文档，并根据相关性排序的功能。它克服了语义搜索的局限性，确保获得最准确且与上下文最相关的结果。全文搜索通过BM25算法进行相关性评分，特别适用于检索增强生成（RAG）场景。其工作流程包括文本输入、文本分析、函数处理、Collections存储和BM25评分。

程序可以通过创建新的异常类命名自己的异常。不论是以直接还是间接的方式，异常都应从Exception类派生。异常类可以被定义成能做其他类所能做的任何事，但通常应当保持简单，它往往只提供一些属性，允许相应的异常处理程序提取有关错误的信息。大多数异常命名都以 “Error” 结尾，类似标准异常的命名。许多标准模块定义了自己的异常，以报告他们定义的函数中可能出现的错误。try 语句还有一个可选子句，用于定

您可以在JSON模式中定义额外的信息。一个常见的用例是添加一个将在文档中显示的example。有几种方法可以声明额外的 JSON 模式信息。

与使用Query为查询参数声明更多的校验和元数据的方式相同，你也可以使用Path为路径参数声明相同类型的校验和元数据。

dynamic-datasource-spring-boot-starter 是一个基于springboot的快速集成多数据源的启动器。它跟mybatis-plus是一个生态圈里的，很容易集成mybatis-plus。

轮廓检测是图像处理中的重要任务，用于提取图像中物体的边界。OpenCV 提供了强大的轮廓检测功能，可以用于物体识别、形状分析、目标跟踪等应用。以下是 OpenCV 图像轮廓检测的详细说明。