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LlamaIndex 第八篇 MilvusVectorStore

news 来源：原创 2025/7/5 19:33:48

本指南演示了如何使用 LlamaIndex 和 Milvus 构建一个检索增强生成（RAG）系统。

RAG 系统将检索系统与生成模型相结合，根据给定的提示生成新的文本。该系统首先使用 Milvus 等向量相似性搜索引擎从语料库中检索相关文档，然后使用生成模型根据检索到的文档生成新的文本。

安装依赖：

pip install llama-index-vector-stores-milvus -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

加载数据

准备的数据：

《背影》作者：朱自清我与父亲不相见已二年余了，我最不能忘记的是他的背影。那年冬天，祖母死了，父亲的差使⑴也交卸了，正是祸不单行的日子。我从北京到徐州，打算跟着父亲奔丧⑵回家。
到徐州见着父亲，看见满院狼藉⑶的东西，又想起祖母，不禁簌簌地流下眼泪。父亲说：“事已如此，不必难过，好在天无绝人之路！”回家变卖典质⑷，父亲还了亏空；又借钱办了丧事。这些日子，家中光景很是惨澹⑸，一半为了丧事，一半为了父亲赋闲⑹。
丧事完毕，父亲要到南京谋事，我也要回北京念书，我们便同行。到南京时，有朋友约去游逛，勾留⑺了一日；第二日上午便须渡江到浦口，下午上车北去。父亲因为事忙，本已说定不送我，
叫旅馆里一个熟识的茶房⑻陪我同去。他再三嘱咐茶房，甚是仔细。但他终于不放心，怕茶房不妥帖⑼；颇踌躇⑽了一会。
其实我那年已二十岁，北京已来往过两三次，是没有什么要紧的了。他踌躇了一会，终于决定还是自己送我去。我再三劝他不必去；
他只说：“不要紧，他们去不好！”我们过了江，进了车站。我买票，他忙着照看行李。行李太多了，得向脚夫⑾行些小费才可过去。
他便又忙着和他们讲价钱。我那时真是聪明过分，总觉他说话不大漂亮，非自己插嘴不可，但他终于讲定了价钱；
就送我上车。他给我拣定了靠车门的一张椅子；我将他给我做的紫毛大衣铺好座位。他嘱我路上小心，夜里要警醒些，
不要受凉。又嘱托茶房好好照应我。我心里暗笑他的迂；他们只认得钱，托他们只是白托！而且我这样大年纪的人，
难道还不能料理自己么？我现在想想，我那时真是太聪明了。我说道：“爸爸，你走吧。”他往车外看了看，说：“我买几个橘子去。你就在此地，不要走动。”我看那边月台的栅栏外有几个卖东西的等着顾客。
走到那边月台，须穿过铁道，须跳下去又爬上去。父亲是一个胖子，走过去自然要费事些。
我本来要去的，他不肯，只好让他去。我看见他戴着黑布小帽，穿着黑布大马褂⑿，深青布棉袍，蹒跚⒀地走到铁道边，慢慢探身下去，
尚不大难。可是他穿过铁道，要爬上那边月台，就不容易了。他用两手攀着上面，两脚再向上缩；
他肥胖的身子向左微倾，显出努力的样子。这时我看见他的背影，我的泪很快地流下来了。我赶紧拭干了泪。
怕他看见，也怕别人看见。我再向外看时，他已抱了朱红的橘子往回走了。过铁道时，他先将橘子散放在地上，
自己慢慢爬下，再抱起橘子走。到这边时，我赶紧去搀他。他和我走到车上，将橘子一股脑儿放在我的皮大衣上。
于是扑扑衣上的泥土，心里很轻松似的。过一会儿说：“我走了，到那边来信！”我望着他走出去。他走了几步，
回过头看见我，说：“进去吧，里边没人。”等他的背影混入来来往往的人里，再找不着了，我便进来坐下，我的眼泪又来了。近几年来，父亲和我都是东奔西走，家中光景是一日不如一日。他少年出外谋生，独力支持，
做了许多大事。哪知老境却如此颓唐！他触目伤怀，自然情不能自已。情郁于中，自然要发之于外；
家庭琐屑便往往触他之怒。他待我渐渐不同往日。但最近两年不见，他终于忘却我的不好，只是惦记着我，
惦记着我的儿子。我北来后，他写了一信给我，信中说道：“我身体平安，惟膀子疼痛厉害，举箸⒁提笔，诸多不便，
大约大去之期⒂不远矣。”我读到此处，在晶莹的泪光中，又看见那肥胖的、青布棉袍黑布马褂的背影。唉！我不知何时再能与他相见！

from llama_index.core import Settings, SimpleDirectoryReaderfrom my_llms.MyLLMsClients import MyLLMsClientsSettings.llm = MyLLMsClients.deepseek_client()
Settings.embed_model = MyLLMsClients.qwen_embeddings()# 加载数据
documents = SimpleDirectoryReader(input_files=["../data/散文/背影-朱自清.txt"], recursive=True).load_data()print("Document ID:", documents[0].doc_id)

创建数据索引

现在我们已经有了一个文档，可以创建索引并插入该文档。对于索引，我们将使用 MilvusVectorStore。

# 创建文档索引
vector_store = MilvusVectorStore(uri="http://192.168.0.116:19530",collection_name="essay_collection",dim=1024,overwrite=True, # 是否覆盖同名的已有集合。默认值为 False。
)storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, storage_context=storage_context
)

查询数据

# 创建查询引擎并进行查询
query_engine = index.as_query_engine()
res = query_engine.query("文章的作者是谁？")
print(res)

运行结果：

Document ID: 03d81861-1043-4f58-8923-8f03be77d066
2025-05-13 22:16:25,907 [DEBUG][_create_connection]: Created new connection using: 2b0fb6a2181146fa98956805fbf5d9ea (async_milvus_client.py:599)
文章的作者是朱自清。

Milvus数据库中的变化

此时，执行代码后，LlamaIndex在Milvus中使用的是默认数据库"default"库，并在此库中创建了集合 essay_collection 。

集合Schema字段说明

doc_id : document 文档ID
text: 文档的文本内容
embedding: 存储的向量，并为向量创建了索引，索引名称：embedding，索引类型：FLAT

从Milvus中查询已有的数据

from llama_index.core import Settings, StorageContext, VectorStoreIndex
from llama_index.vector_stores.milvus import MilvusVectorStorefrom my_llms.MyLLMsClients import MyLLMsClientsSettings.llm = MyLLMsClients.deepseek_client()
Settings.embed_model = MyLLMsClients.qwen_embeddings()# 连接Milvus
vector_store = MilvusVectorStore(uri="http://192.168.0.116:19530",collection_name="essay_collection",dim=1024,overwrite=False, # 是否覆盖同名的已有集合。默认值为 False。embedding_field='embedding',
)storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)# 从向量数据库中加载索引
index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store, storage_context=storage_context
)#创建查询引擎并进行查询
query_engine = index.as_query_engine()
res = query_engine.query("作者多久没有见到老爹了？")
print(res)

2025-05-13 23:28:14,478 [DEBUG][_create_connection]: Created new connection using: c3cbdd7fe28c4a81803a302e8d95862d (async_milvus_client.py:599)
作者已经两年多没有见到父亲了。

LlamaIndex 第八篇 MilvusVectorStore

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无需翻墙！3D 优质前端模板分享

开发网站时，无需撰写 HTML、CSS 和 JavaScript 代码，直接调用模板内现成的组件，通过拖拽组合、修改参数，几天内即可完成核心页面开发，开发速度提升高达 70% 以上。让开发者更专注于业务逻辑优化与功能创新，…...

编程日记 2025/6/29 0:07:24

Shinkai开源程序是一个双击安装 AI 管理器（本地和远程），它允许您使用简单的 UI 在 5 分钟或更短的时间内创建 AI 代理

一、软件介绍文末提供程序和源码下载 Shinkai 开源应用程序在 Web 浏览器中解锁了一流 LLM （AI） 支持的全部功能/自动化。它允许创建多个代理，每个代理都连接到本地或第三方LLMs（例如 OpenAI GPT），这些…...

编程日记 2025/6/28 23:33:19

vscode不能跳转到同一个工作区的其他文件夹

明白了，你说的“第二种情况”是指： 你先打开的是项目文件夹（比如 MyProject），然后通过 VS Code 的“添加文件夹到工作区”功能，把 ThirdPartyLib 文件夹添加进来。结果，项目代码里 #include “…...

编程日记 2025/6/28 23:29:43

containerd 之使用 ctr 和 runc 进行底层容器操作与管理

containerd 是目前业界标准的容器运行时，它负责容器生命周期的方方面面，如镜像管理、容器执行、存储和网络等。而 ctr 是 containerd 自带的命令行工具，虽然不如 Docker CLI 用户友好，但它提供了直接与 containerd API 交互的能力…...

编程日记 2025/6/28 23:32:51

IMU 技术概述

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编程日记 2025/6/28 23:43:03

talk-centos6之间实现

在 CentOS 6.4 上配置和使用 talk 工具，需要注意系统版本较老，很多配置可能不同于现代系统。我会提供详细步骤自动化脚本，帮你在两台 CentOS 6.4 机器上实现局域网聊天。 ⸻ 🧱 一、系统准备假设你有两台主机： …...

编程日记 2025/7/5 14:35:19

hivesql是什么数据库？

HiveSQL并非指一种独立的数据库，而是指基于Apache Hive的SQL查询语言接口，Hive本身是一个构建在Hadoop生态系统之上的数据仓库基础设施。以下是对HiveSQL及其相关概念的详细解释： 一、Hive概述定义： Hive是由Facebook开发&…...

编程日记 2025/6/29 1:21:41

（1）python开发经验

文章目录 1 安装包格式说明2 PySide支持Windows7 更多精彩内容👉内容导航 👈👉Qt开发 👈👉python开发 👈 1 安装包格式说明 PySide下载地址进入下载地址后有多种安装包，怎么选择： …...

编程日记 2025/6/29 0:53:39

[论文翻译]PPA: Preference Profiling Attack Against Federated Learning

文章目录摘要一、介绍1、最先进的攻击方式2、PPA3、贡献二、背景和相关工作1、联邦学习2、成员推理攻击3、属性推理攻击4、GAN攻击5、联邦学习中的隐私推理攻击三、PPA1、威胁模型与攻击目标（1）威胁模型（2）攻击目标 2、PPA 概述…...

编程日记 2025/6/29 1:06:23

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创建数据索引

查询数据

Milvus数据库中的变化

从Milvus中查询已有的数据

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