Vector 是面向 Milvus 集合的向量操作技能，归属于 Zilliz 插件，主要用于在集合中执行向量的检索、查询、插入、upsert、获取和删除。所有 vector 命令都支持可选的 --database <db-name> 参数；若省略，则使用当前上下文中的数据库。
前置条件：需要先安装 CLI、完成登录并设置集群上下文（参见 setup 技能）；目标集合必须已存在且已加载（参见 collection 技能）。
插入向量：zilliz vector insert --collection <collection-name> --data '[{"id": 1, "vector": [0.1, 0.2, ...], "text": "hello"}]'，可选 --database，也可使用原始 JSON：--body '{...}'。
更新插入向量：zilliz vector upsert --collection <collection-name> --data '[{"id": 1, "vector": [0.1, 0.2, ...], "text": "hello"}]'，可选 --partition、--database，也可使用 --body。
向量搜索：zilliz vector search --collection <collection-name> --data '[[0.1, 0.2, 0.3, ...]]'，可选参数包括 --anns-field（用于指定搜索的向量字段）、--limit（返回的最大结果数）、--filter（标量过滤表达式）、--output-fields（输出字段列表）以及 --database。
混合搜索：zilliz vector hybrid-search --collection <collection-name> --search '[{"data": [[0.1, ...]], "annsField": "dense_vector", "limit": 10}, {"data": [["search text"]], "annsField": "sparse_vector", "limit": 10}]' --rerank '{"strategy": "rrf", "params": {"k": 60}}'，可选 --limit、--output-fields、--database，也可使用 --body 传入原始 JSON。
按过滤条件查询：zilliz vector query --collection <collection-name> --filter <scalar-filter-expression>，可选 --limit、--output-fields、--database。
按 ID 获取：zilliz vector get --collection <collection-name> --id '[1, 2, 3]'，可选 --output-fields、--database。
删除向量：zilliz vector delete --collection <collection-name> --filter <filter>，可选 --partition、--database。
过滤表达式语法常见模式包括：比较（age > 20）、相等（status == "active"）、IN 列表（id in [1, 2, 3]）、AND/OR（age > 20 and status == "active"）、字符串匹配（text like "hello%"）、数组包含（tags array_contains "ml"）。
使用指引：--data 参数接受 JSON 数组形式的向量，每个向量是浮点数数组；搜索前建议先用 zilliz collection describe 检查集合 schema，了解字段名和向量维度；集合必须先加载才能执行搜索或查询；搜索时 --data 的值必须与集合的向量维度完全一致；集合有多个向量字段时，用 --anns-field 指定要搜索的向量字段；若用户给出文本查询并希望语义搜索，需要说明必须先使用嵌入模型将文本转换为向量，再传给 --data；大批量插入时，建议先将数据写入 JSON 文件，再使用 zilliz vector insert --collection <name> --data "$(cat data.json)"；当用户需要结果中的特定字段时，应展示 --output-fields；复杂的混合搜索配置可使用 --body。