langchain milvus deepseek

### LangChain、Milvus 和 DeepSeek 的集成 #### 集成概述 为了实现高效的数据处理和智能化工作流，LangChain、Milvus 和 DeepSeek 可以紧密合作形成强大的解决方案。通过这种组合，可以创建一个完整的“检索-决策-执行”闭环系统[^1]。 #### 技术栈介绍 - **LangChain**: 自动化流程编排工具，能够连接不同组件并定义复杂的工作流逻辑。 - **Milvus**: 向量相似度搜索引擎，擅长处理大规模高维数据集的快速查询任务。 - **DeepSeek**: 提供先进的自然语言理解和生成能力，特别适合垂直领域的定制化应用开发。 #### 实现方案 下面是一个简单的Python脚本示例，展示了如何利用这三个技术来构建一个基于文档的知识问答机器人： ```python from langchain import LLMChain, PromptTemplate import chromadb # 或者其他向量数据库客户端库 from deepseek import DocumentQA # 初始化 Milvus 客户端实例 client = chromadb.Client() # 创建或加载现有的集合 (Collection) collection_name = 'knowledge_base' if not client.has_collection(collection_name): collection = client.create_collection(name=collection_name) # 加载预训练好的 DeepSeek 文档 QA 模型 qa_model = DocumentQA.from_pretrained('deepseek/document_qa') def add_documents(documents): """将新文档加入到 Milvus 中""" embeddings = qa_model.encode([doc.text for doc in documents]) ids = [str(i) for i in range(len(embeddings))] metadatas = [{'source': d.source} for d in documents] collection.add( vectors=list(zip(ids, embeddings)), metadata=metadatas, ) def query_similar_docs(query_text, top_k=5): """根据输入问题查找最相关的几个文档片段""" embedding = qa_model.encode([query_text])[0] results = collection.query( queries=[embedding], limit=top_k, ) similar_doc_ids = results['ids'][0] scores = results['distances'][0] return list(zip(similar_doc_ids, scores)) # 使用 LangChain 构建对话链路 template = """ 作为一位专家，请帮助解答以下问题： {question} 以下是可能有用的参考资料： {context} """ prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question", "context"]) llm_chain = LLMChain(prompt=prompt) def answer_question(question): docs_with_scores = query_similar_docs(question) context = "\n".join([ f"- [{score:.2f}] {id}" for id, score in docs_with_scores[:3] ]) response = llm_chain.run({ "question": question, "context": context, }) print(response.strip()) # 测试函数 add_documents(...) # 添加一些初始文档用于测试 answer_question("什么是机器学习？") # 尝试提问一个问题 ``` 此代码段实现了从文档存储、语义匹配到最后生成答案的一整套流程。其中`chromadb`代表了与Milvus交互的具体方式；而`DocumentQA`则是来自DeepSeek的一个实用类，它封装了许多高级功能以便于开发者调用。