索引向量字段

本指南将引导您完成在集合中创建和管理向量字段索引的基本操作。

概述

Milvus利用存储在索引文件中的元数据，将数据组织成一种专门的结构，从而在搜索或查询时加速所请求信息的检索。

插入实体

集合中的实体是共享相同字段集的数据记录。每个数据记录中的字段值构成一个实体。本节介绍如何将实体插入到集合中。

管理 Schema

本主题介绍了Milvus中的Schema。Schema用于定义集合及其中字段的属性。

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流式请求

python

import requests
import json
import time

def chat_completion_generator(query, timeout=50):
    baidu_url = 'https://llm_ip/v1/chat-messages'
    baidu_headers = {
        'Authorization': 'Bearer app-2IdfEuDM0EwoKGVxEjC8',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    baidu_data = {
        "inputs": {},
        "query": query,
        "response_mode": "streaming",  # 假设API支持streaming模式
        "user": "abc-123"
    }

    try:
        # 设置stream=True以启用流式处理
        response = requests.post(baidu_url, headers=baidu_headers, json=baidu_data, timeout=timeout, stream=True)

        if response.status_code == 200:
            # 使用迭代的方式逐步获取数据
            for line in response.iter_lines():
                if line:
                    # 去除前缀 "data: "
                    line = line.decode('utf-8').strip()
                    if line.startswith("data:"):
                        line = line[5:].strip()
                    try:
                        # 解析JSON数据
                        event_data = json.loads(line)
                        # 处理不同的事件类型
                        event = event_data.get('event')
                        if event == 'message':
                            answer = event_data.get('answer', '')
                            # 流式输出answer内容
                            for char in answer:
                                print(char,end='', flush=True)
                                time.sleep(0.05)
                    except json.JSONDecodeError as e:
                        print(f"Failed to decode JSON: {e}")
        else:
            print(f"Error: {response.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"Request failed, error: {e}")

# 示例调用
query = "你能告诉我今天天气怎么样吗？"
chat_completion_generator(query)