milvus和langchain结合

### 集成 Milvus 和 LangChain 实现向量搜索引擎 #### 选择合适的工具和技术栈 为了实现高效的向量搜索引擎，选择适合的技术组件至关重要。Milvus作为高性能的向量数据库[^1]，能够处理和检索海量向量数据；而LangChain则提供了一个灵活的框架来管理这些向量操作以及与其他AI服务集成的能力。 #### 安装必要的依赖项 首先需要安装`pymilvus`客户端库用于连接至Milvus服务器，并通过pip命令获取其他所需的Python包： ```bash pip install pymilvus langchain faiss-cpu ``` #### 初始化 Milvus 连接并创建集合 接下来，在应用程序中初始化与Milvus实例之间的链接，并设置好相应的参数以便后续的数据插入与查询工作： ```python from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection connections.connect("default", host="localhost", port="19530") fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768) ] schema = CollectionSchema(fields) collection_name = "my_collection" milvus_collection = Collection( name=collection_name, schema=schema, using='default', shards_num=2 ) ``` 此部分代码片段展示了如何定义字段模式（包括ID和嵌入向量），然后利用它们构建一个新的集合对象[^2]。 #### 构建索引结构优化性能 对于大规模向量集来说，合理的索引策略有助于提高搜索效率。这里采用IVF_FLAT算法为例说明具体做法： ```python index_params = { 'metric_type': 'L2', 'index_type': 'IVF_FLAT', 'params': {'nlist': 128} } milvus_collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params) ``` 上述配置指定了欧氏距离度量方式及聚类数目等重要选项[^4]。 #### 使用 LangChain 处理文本输入并生成 Embeddings 当准备就绪之后就可以借助于LangChain来进行实际的任务了——比如接收用户的查询请求、解析意图并将之转化为对应的特征表示形式供下一步匹配使用: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased') def get_embedding(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs)[0].mean(dim=1).detach().numpy() return list(outputs.flatten()) ``` 这段脚本里加载了一个预训练好的BERT模型负责将自然语言转换为固定长度的实数数组即所谓的“embeddings”，这一步骤是整个流程中的核心环节之一[^3]。 #### 执行相似性查找返回结果列表 最后就是调用之前建立起来的服务接口完成最终的目标—找到最接近给定样本的一组记录： ```python search_param = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}} query_vector = [get_embedding(user_query)] result = milvus_collection.search(query_vector, param=search_param, limit=5) for entity in result[0]: print(f"Entity ID: {entity.id}, Distance Score: {entity.distance}") ``` 以上便是围绕着Milvus同LangChain相结合所展开的一个典型应用场景概述及其关键技术要点介绍。