VectorDBDemo/
├── MilvusDemo/                    # Milvus 向量数据库示例
│   ├── Program.cs                 # 程序入口，提供交互式菜单
│   ├── MilvusService.cs           # Milvus 服务封装
│   ├── MilvusServiceTests.cs      # 模拟测试实现
│   ├── TestRunner.cs              # 测试运行器
│   └── MilvusDemo.csproj          # 项目配置
├── VoiceToFunctionDemo/           # 语音转函数调用示例
│   ├── Program.cs                 # 程序入口和示例演示
│   ├── FunctionInfo.cs            # 函数信息定义
│   ├── ParsedResult.cs            # 解析结果模型
│   ├── User.cs                    # 用户实体类
│   └── VoiceToFunctionDemo.csproj # 项目配置
├── .vscode/                       # VS Code 配置
├── .gitea/                        # CI/CD 配置
└── VectorDBDemo.slnx              # 解决方案文件

快速开始

环境要求

.NET SDK 9.0 或更高版本
（可选）Milvus Server - 仅在运行 MilvusDemo 的实际连接模式时需要

安装 .NET 9

访问 https://dotnet.microsoft.com/download 下载并安装 .NET 9 SDK。

构建项目

# 构建整个解决方案
dotnet build

# 或构建特定项目
dotnet build MilvusDemo
dotnet build VoiceToFunctionDemo

MilvusDemo

一个使用 C#（.NET 9）与 Milvus.Client 的极简示例项目，演示：

初始化集合（存在则删除并重建）
创建向量索引与加载集合
批量插入随机向量
执行向量相似度搜索
通过内置测试流程验证调用链

功能特性

双模式运行
- 实际连接模式：连接真实的 Milvus 服务器执行操作
- 模拟测试模式：无需 Milvus 实例，验证调用链和参数
完整的向量数据库操作
- 集合的创建、删除和重建
- 向量索引的创建（支持 Flat 索引类型）
- 批量数据插入
- 向量相似度搜索（支持 L2 距离度量）
清晰的架构设计
- 分层架构：入口层、业务层、测试层
- 依赖注入友好的设计
- 完善的 XML 文档注释

模块划分

App（入口层）：Program.cs
- 提供交互式入口：输入 1=实际连接 Milvus 执行；输入 2=运行内置测试（无需 Milvus 实例）。
Core/Service（业务层）：MilvusService.cs
- 封装与 Milvus 的连接、集合初始化、索引创建/加载、数据插入与搜索。
Test Harness（测试层）：TestRunner.cs、MilvusServiceTests.cs
- TestRunner 负责编排测试流程；MilvusServiceTests 提供无外部依赖的模拟测试（验证调用链与参数）。

运行示例

1. 测试模式（无需 Milvus）

# PowerShell
echo 2 | dotnet run --project MilvusDemo

# Bash
echo 2 | dotnet run --project MilvusDemo

预期输出：

开始运行MilvusService测试...
测试完成！

2. 实际连接模式（需要 Milvus）

# 启动 Milvus（如果未运行）
docker run -d --name milvus-standalone -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest

# 运行程序
dotnet run --project MilvusDemo
# 然后输入 1

预期输出：

Milvus 演示程序
1. 运行实际的 Milvus 操作
2. 运行模拟测试
请选择 (1/2): 1
Collection 'csharp_demo_collection' dropped.
Collection 'csharp_demo_collection' created.
Index created.
Collection loaded.
Data inserted.

Search results:
- ID: 123
- ID: 456
...

API 说明

MilvusService 类

构造函数

public MilvusService(string host, int port, string collectionName, int dim)

主要方法

方法	说明	参数
`InitializeCollectionAsync()`	初始化集合，存在则删除重建	无
`CreateIndexAndLoadAsync()`	创建索引并加载集合	无
`InsertRandomDataAsync(int count)`	插入指定数量的随机向量	count: 向量数量
`SearchVectorAsync(int topK)`	执行向量相似度搜索	topK: 返回结果数量

默认配置

主机：localhost
端口：19530
集合名：csharp_demo_collection
向量维度：8
索引类型：Flat
相似度度量：L2

VoiceToFunctionDemo

一个将中文自然语言指令解析为函数调用的控制台示例。内置函数库包含：

PRODUCT(double[], double[])：计算两列数值的逐项乘积
FILTER(List<User>, Func<User,bool>)：按条件筛选用户（支持年龄阈值与姓名包含）
COUNTIF(double[], Func<double,bool>)：按范围统计数量

功能特性

自然语言解析
- 支持中文指令识别
- 同义词匹配机制
- 灵活的参数提取
类型安全
- 参数类型验证
- 编译时类型检查
- 运行时类型匹配
可扩展架构
- 函数库动态注册
- 支持自定义函数
- 参数解析器可定制

内置函数

函数名	描述	参数类型	示例指令
`PRODUCT`	计算多列对应行的乘积	`double[]`, `double[]`	"计算C列和D列的乘积，C列是[1,3,5]，D列是[2,4,6]"
`FILTER`	筛选满足条件的数据	`List<User>`, `Func<User,bool>`	"筛选出年龄大于28且姓名包含'李'的用户"
`COUNTIF`	统计满足条件的记录数	`double[]`, `Func<double,bool>`	"统计销售额在5000到20000之间的订单数"

运行示例

dotnet run --project VoiceToFunctionDemo

预期输出：

=== 语音指令：计算C列和D列的乘积，C列是[1,3,5]，D列是[2,4,6] ===
匹配函数：PRODUCT
执行结果：2, 12, 30

=== 语音指令：筛选出年龄大于28且姓名包含'李'的用户 ===
匹配函数：FILTER
执行结果：李四(30), 李白(29)

=== 语音指令：统计销售额在5000到20000之间的订单数，数据是[3000, 8000, 15000, 25000] ===
匹配函数：COUNTIF
执行结果：2

扩展开发

添加新函数

在 Program.cs 的 functionLibrary 中添加新的 FunctionInfo：

new FunctionInfo
{
    Name = "SUM",
    Description = "计算数组的和",
    Synonyms = new List<string> { "求和", "总和", "合计" },
    MinParams = 1,
    ParamTypes = new List<Type> { typeof(double[]) },
    Execute = (args) =>
    {
        double[] data = (double[])args[0];
        return data.Sum();
    }
}

在 ParseVoiceCommand 方法中添加参数解析逻辑：

case "SUM":
    var sumData = Regex.Match(text, @"\[([\d, ]+)\]")
        .Groups[1].Value.Split(',').Select(double.Parse).ToArray();
    result.Parameters = new object[] { sumData };
    result.ParamTypes = new[] { "Double[]" };
    break;

开发指南

在解决方案根目录运行

本仓库包含多个示例项目。可在解决方案根目录使用 --project 指定要运行的项目：

# 运行 Milvus 示例（默认交互菜单 1/2）
dotnet run --project MilvusDemo

# 运行语音到函数示例
dotnet run --project VoiceToFunctionDemo

# 构建整个解决方案
dotnet build

启动 Milvus（可选）

若需在本机快速启动 Milvus，可参考官方快速开始，或使用 Docker：

# 拉取最新镜像
docker pull milvusdb/milvus:latest

# 启动独立实例
docker run -d --name milvus-standalone -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest

# 查看日志
docker logs -f milvus-standalone

# 停止并删除容器
docker stop milvus-standalone
docker rm milvus-standalone

官方文档：https://milvus.io/docs（查看"Get Started / Install"）

代码规范

遵循 C# 编码规范
使用 XML 文档注释
方法名使用 PascalCase
私有字段使用 _camelCase
异步方法以 Async 后缀结尾

测试

# 运行 MilvusDemo 模拟测试
echo 2 | dotnet run --project MilvusDemo

# 运行 VoiceToFunctionDemo（内置测试）
dotnet run --project VoiceToFunctionDemo

常见问题（FAQ）

Milvus 相关

Q: 无法连接到 Milvus？

A: 请确认：

Milvus 是否已启动并监听 19530 端口
使用 docker ps 检查容器状态
使用 docker logs milvus-standalone 查看日志
确认本机/容器网络连通性

Q: 端口 19530 已被占用？

A: 修改容器映射或程序连接端口并保持一致：

# 使用其他端口
docker run -d --name milvus-standalone -p 19531:19530 milvusdb/milvus:latest

构建相关

Q: 还原/编译失败？

A: 请确认：

已安装 .NET 9 SDK：dotnet --version
允许联网下载 NuGet 依赖
必要时执行 dotnet restore 后再构建

Q: 如何清理构建产物？

dotnet clean

VoiceToFunctionDemo 相关

Q: 如何添加新的函数？

A: 参考扩展开发部分，主要步骤：

在 functionLibrary 中添加函数定义
在 ParseVoiceCommand 中添加参数解析逻辑
确保参数类型匹配

Q: 支持英文指令吗？

A: 当前版本主要支持中文指令，如需支持英文，请在 Synonyms 中添加英文同义词。

贡献指南

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

Fork 本仓库
创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
开启 Pull Request

提交规范

feat: 新功能
fix: 修复 bug
docs: 文档更新
style: 代码格式调整
refactor: 重构
test: 测试相关
chore: 构建/工具相关

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

提交 Issue
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最后更新: 2026-02-26

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环境要求

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MilvusDemo

功能特性

模块划分

运行示例

1. 测试模式（无需 Milvus）

2. 实际连接模式（需要 Milvus）

API 说明

MilvusService 类

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内置函数

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