AI开发-python-langchain框架（3-11-langchain与milvus的结合 ）

极简高效！LangChain + Milvus 快速搭建企业级语义检索系统

在 RAG 大模型应用开发中，向量数据库 + 嵌入模型的组合是实现精准语义检索的核心，而 LangChain 与 Milvus 的搭配，堪称轻量化、高效率的最优解。无需复杂配置，无需手写海量向量处理逻辑，就能快速搭建出稳定、高性能的语义检索服务，极大降低了 RAG 应用的开发门槛。一、技术选型：为什么选 LangChain + Milvus？

做 RAG 检索，选对工具事半功倍。LangChain 作为大模型应用开发的主流框架，封装了完善的文档处理、向量存储、检索调用接口，不用重复造轮子；Milvus 是专为海量向量检索设计的开源云原生向量数据库，性能强悍、部署简单，完美支撑高并发、大数据量的检索场景。两者强强联合，无需深入钻研向量底层逻辑，开发者只需聚焦业务逻辑，就能快速实现从文本处理到语义匹配的全流程，开发效率直接拉满。二、全流程极简开发，零复杂配置

整个搭建过程完全傻瓜化，核心流程一气呵成，没有繁琐的环境适配和代码编写：1. 嵌入模型一键加载

轻量级的文本嵌入模型轻松接入，支持本地模型加载，CPU/GPU 灵活切换，自动完成文本到向量的转换，向量归一化等优化操作无需手动处理，开箱即用。2. 文档处理自动化

不管是单条文本还是批量知识库内容，只需简单调用分片工具，就能自动完成长文本切割、分块，避免文本过长影响检索精度，全程自动化处理，不用手动拆分文档。3. 向量写入零代码

LangChain 直接封装了 Milvus 的连接与数据写入逻辑，只需传入处理好的文档和嵌入模型，自动完成向量生成、集合创建、数据入库。哪怕是新手，也能轻松实现向量数据的存储，无需手动操作 Milvus 的底层接口。4. 语义检索一行调用

最核心的语义检索功能，仅需一行代码就能实现。输入用户查询语句，系统自动完成向量匹配，快速返回最相关的知识库内容，支持自定义检索数量，精准满足业务需求。三、优势拉满：企业级场景的绝佳选择

• 开发成本极低：全流程 API 封装，无冗余代码，几行核心逻辑就能完成整套检索服务，新手也能快速上手；
  
• 性能高效稳定：Milvus 专为向量检索优化，应对海量数据也能保持毫秒级响应，满足企业高并发需求；
  
• 兼容性超强：完美适配各类文本嵌入模型，支持本地 / 远程部署，CPU/GPU 环境通用，无环境兼容烦恼；
  
• 可扩展性强：从测试环境到生产环境无缝迁移，轻松对接大模型，快速升级为完整的 RAG 问答系统。
  

四、总结

LangChain 与 Milvus 的结合，真正实现了极简开发、高效运行、稳定可靠的向量检索服务。无论是个人学习 RAG 技术，还是企业搭建知识库检索、智能问答系统，这套组合都能以最低的成本、最快的速度落地。不用纠结底层技术，不用编写复杂逻辑，专注业务本身，就能快速搭建出企业级的语义检索应用，这就是 LangChain+Milvus 带给开发者的极致便利！ 代码实现：

1. # 过滤 pymilvus 依赖的 pkg_resources 废弃警告（setuptools≥81 版本触发）
2. # 目的是消除版本兼容带来的无关警告，让控制台输出更整洁
3. import warnings
4. warnings.filterwarnings("ignore", message=".*pkg_resources is deprecated as an API.*")
5. from pymilvus import MilvusClient, DataType
7. # 导入核心库
8. from langchain_community.vectorstores import Milvus
9. from langchain_community.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings
10. from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
11. from langchain.docstore.document import Document
12. from pymilvus import MilvusClient
14. # ===================== 1. 初始化嵌入模型 =====================
15. # 加载本地/远程的all-MiniLM-L6-v2模型，用于文本转384维向量
16. # 若模型已下载到本地，替换为你的本地路径：model_path="你的本地路径/all-MiniLM-L6-v2"
17. embeddings = SentenceTransformerEmbeddings(
18.     model_name="D:\\pythonProject2024\\pythonProject\\modelTest\\model\\all-MiniLM-L6-v2",  # 本地加载
19.     model_kwargs={"device": "cpu"},  # 若有GPU可改为"cuda"
20.     encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}  # 向量归一化，提升检索精度
21. )
23. # ===================== 2. 准备测试文档并分片 =====================
24. # 模拟知识库文本（实际场景可替换为PDF/文档解析后的内容）
25. raw_texts = [
26.     "LangChain是一个用于构建大模型应用的框架，支持与多种向量库集成",
27.     "Milvus是一款开源的云原生向量数据库，专为海量向量检索设计",
28.     "all-MiniLM-L6-v2是轻量级文本嵌入模型，输出384维向量",
29.     "向量检索是RAG架构的核心步骤，用于从知识库中匹配相关文本",
30.     "LangChain与Milvus结合可实现高效的语义检索和问答功能"
31. ]
33. # 将长文本分片（避免单条文本过长，提升检索精度）
34. text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=10)
35. docs = [Document(page_content=text) for text in raw_texts]
36. split_docs = text_splitter.split_documents(docs)
38. # ===================== 3. 连接Milvus并写入向量 =====================
39. # 将分片后的文档向量化并写入Milvus
40. db = Milvus.from_documents(
41.     documents=split_docs,
42.     embedding=embeddings,
43.    # Milvus连接配置
44.     collection_name="langchain_milvus_demo",
45.     connection_args={
46.                     "host": "192.168.211.128",  # Milvus服务地址
47.                     "port": "19530",       # Milvus默认端口
48.                     },
49.     drop_old=True  # 测试时删除已存在的同名集合（生产环境慎用）
50. )
52. # ===================== 4. 语义检索（核心功能） =====================
53. # 待检索的问题（模拟用户查询）
54. query = "LangChain如何与Milvus结合使用？"
56. # 从Milvus中检索最相关的3条文本
57. retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
58. relevant_docs = retriever.get_relevant_documents(query)
60. # 打印检索结果
61. print("=== 检索到的相关文本 ===")
62. for i, doc in enumerate(relevant_docs):
63.     print(f"{i+1}. {doc.page_content}")
65. # 进阶：直接调用similarity_search方法检索
66. results = db.similarity_search(query=query, k=3)
67. print('------------')
68. print(results)
70. # 查看自动创建的集合
71. client = MilvusClient(
72.     uri="http://192.168.211.128:19530",
73.     token="root:Milvus"
74. )
76. #查看
77. res = client.list_collections()
78. print(res)
80. print('--------')
81. des_res = client.describe_collection(
82.     collection_name="langchain_milvus_demo"
83. )
84. #描述
85. print(des_res)

复制代码

输出：
=== 检索到的相关文本 ===
1. LangChain与Milvus结合可实现高效的语义检索和问答功能
2. LangChain是一个用于构建大模型应用的框架，支持与多种向量库集成
3. Milvus是一款开源的云原生向量数据库，专为海量向量检索设计
------------
[Document(page_content='LangChain与Milvus结合可实现高效的语义检索和问答功能', metadata={'pk': 464788024576181544}), Document(page_content='LangChain是一个用于构建大模型应用的框架，支持与多种向量库集成', metadata={'pk': 464788024576181540}), Document(page_content='Milvus是一款开源的云原生向量数据库，专为海量向量检索设计', metadata={'pk': 464788024576181541})]
['quick_setup', 'open_manus_knowledge_graph', 'test_collection', 'langchain_milvus_demo', 'tutorial_1', 'osa_topic_knowledge', 'open_manus_knowledge_chunk', 'open_manus_knowledge_experience', 'customized_setup_2', 'osa_topic_info', 'open_manus_knowledge', 'vanna_text2sql_condition', 'group_t', 'customized_setup_1', 'custom_quick_setup', 'vanna_text2sql', 'data_t', 'demo', 'customized_setup', 'ai_rag_user_info']
--------
{
    'collection_name': 'langchain_milvus_demo',
    'auto_id': True,
    'num_shards': 1,
    'description': '',
    'fields': [{
        'field_id': 100,
        'name': 'text',
        'description': '',
        'type': < DataType.VARCHAR: 21 > ,
        'params': {
            'max_length': 65535
        }
    }, {
        'field_id': 101,
        'name': 'pk',
        'description': '',
        'type': < DataType.INT64: 5 > ,
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    }, {
        'field_id': 102,
        'name': 'vector',
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        'type': < DataType.FLOAT_VECTOR: 101 > ,
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            'dim': 384
        }
    }],
    'functions': [],
    'aliases': [],
    'collection_id': 464788024587041090,
    'consistency_level': 1,
    'properties': {},
    'num_partitions': 1,
    'enable_dynamic_field': False
}
从输出结果可以看到，langchain自动创建的milvus集合只有text、pk、vector 三个属性字段，如果需要更多字段，建议使用milvus的创建语句去创建集合。
 
 
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