Milvus向量存储节点#
使用Milvus节点可将Milvus数据库作为向量存储进行交互。您可以将文档插入向量数据库、从向量数据库获取文档、检索文档以提供给连接到链的检索器,或直接作为工具连接到智能体。
本页将介绍Milvus节点的参数配置,并提供相关资源链接。
凭证认证
此节点的身份验证信息请参阅此处。
子节点中的参数解析
使用表达式处理多项数据时,子节点的行为模式与其他节点不同。
大多数节点(包括根节点)可接受任意数量的输入项,处理这些项后输出结果。您可以使用表达式引用输入项,节点会依次解析每个输入项的表达式。例如:给定五个name值输入,表达式{{ $json.name }}会依次解析每个名称。
在子节点中,表达式始终解析第一项输入。例如:给定五个name值输入,表达式{{ $json.name }}始终解析第一个名称。
节点使用模式#
Milvus向量存储节点支持以下使用模式。
作为常规节点插入和检索文档#
可将Milvus向量存储作为常规节点来插入或获取文档。此模式将Milvus向量存储置于常规连接流中,无需使用智能体。
参考此示例模板了解如何构建在Milvus中存储文档并检索文档以支持带引用的聊天式问答系统。
直接作为工具连接AI智能体#
可将Milvus向量存储节点直接连接到AI智能体的工具连接器,在回答查询时将向量存储作为资源使用。
此时连接方式为:AI智能体(工具连接器)→ Milvus向量存储节点。参考此示例模板,其中数据在Milvus中进行嵌入和索引,AI智能体将向量存储作为知识工具进行问答。
使用检索器获取文档#
可将向量存储检索器节点与Milvus向量存储节点配合使用,从Milvus向量存储节点获取文档。此模式常与问答链节点结合使用,从向量存储中获取与给定聊天输入匹配的文档。
典型节点连接流如下:问答链(检索器连接器)→ 向量存储检索器(向量存储连接器)→ Milvus向量存储。
查看此工作流示例了解如何将外部数据摄取到Milvus并构建基于聊天的语义问答系统。
使用向量存储问答工具回答问题#
另一种模式使用向量存储问答工具汇总Milvus向量存储节点的结果并回答问题。此模式不直接将Milvus向量存储作为工具连接,而是使用专门设计用于汇总向量存储数据的工具。
连接流如下:AI智能体(工具连接器)→ 向量存储问答工具(向量存储连接器)→ Milvus向量存储。
节点参数#
操作模式#
此向量存储节点提供四种模式:获取多项、插入文档、检索文档(作为链/工具的向量存储) 和检索文档(作为AI智能体的工具)。所选模式决定了节点可执行的操作以及可用的输入输出。
获取多项#
在此模式下,可通过提供提示词从向量数据库检索多个文档。提示词经嵌入后用于相似性搜索,节点返回与提示词最相似的文档及其相似度评分。适用于需要检索相似文档列表并将其作为附加上下文传递给智能体的场景。
插入文档#
使用插入文档模式可将新文档插入向量数据库。