使用 Milvus 创建 RAG. 在本教程中，我们将向您展示如何使用 Milvus 构建 RAG（检索-增强生成）管道。 RAG 系统结合了检索系统和生成模型，可根据给定提示生成新文本。系统首先使用 Milvus 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文本。

In this tutorial, we will show you how to build a RAG(Retrieval-Augmented Generation) pipeline with Milvus. The RAG system combines a retrieval system with a generative model to generate new text based on a given prompt.

本指南演示了如何使用 LangChain 和 Milvus 构建检索-增强生成（RAG）系统。 RAG 系统结合了检索系统和生成模型，可根据给定提示生成新文本。 该系统首先使用 Milvus 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文本。

2024年12月27日 · 为了实现问题检索与答案生成，我们需要编写核心逻辑代码（rag.py），这包括处理输入问题、查询Milvus数据库检索相关文档，并使用RAG技术结合OpenAI API生成答案。

2024年9月18日 · RAG （Retrieval Augmented Generation） ： 结合了神经语言模型和撷取系统。 撷取系统从数据库或一组文件中提取相关信息，然后由语言模型使用这些信息来生成答案。 我们可以把 RAG 想像成给模型提供一本书或者是文档、教程，让它根据特定的问题去找信息。 此方法适用于模型需要整合实时、最新或非常特定的信息非常有用。 但 RAG 并不适合教会模型理解广泛的信息或学习新的语言、格式。 目前的研究已经表明， RAG 在优化 LLM 方面，相较于其他方 …

2024年10月15日 · 而在构建RAG系统时，Milvus作为业界领先的开源向量数据库，扮演着关键角色。 本文将通过在Dify平台上使用Milvus，带领大家构建一个高效的RAG系统，探索向量数据库的实际应用场景。

2025年3月14日 · 因此，在本地场景中，基于QwQ-32B部署RAG就成了解决这美中不足的最强外挂。 接下来，在本篇文章中，我们会基于 Ollama 开源平台，手把手向大家展示如何利用QwQ-32B和 Milvus 高效、安全地构建RAG（检索增强生成）系统。 一、选型思路 1.1 QwQ-32B …

from pymilvus import MilvusClient milvus_client = MilvusClient(uri="./milvus_demo.db") collection_name = "my_rag_collection" 至于 MilvusClient 的参数： 将 uri 设置为本地文件（例如 ./milvus.db ）是最方便的方法，因为它会自动利用Milvus Lite将所有数据存储在此文件中。

4 天之前 · 社区首页 > 专栏 > 基于Spring Ai + Ollama + Qwen2.5/Deepseek+Milvus实现RAG. 基于Spring Ai + Ollama + Qwen2.5/Deepseek+Milvus实现RAG

使用 Milvus 和 Ollama 构建 RAG. Ollama是一个开源平台，可简化大型语言模型 (LLM) 的本地运行和定制。它提供了用户友好的无云体验，无需高级技术技能即可轻松实现模型下载、安装和交互。