<dependency>
    <groupId>org.dromara</groupId>
    <artifactId>milvus-plus-solon-plugin</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

仓库地址：

https://gitee.com/dromara/MilvusPlus

快速开始

描述

简化与 Milvus 向量数据库的交互，为开发者提供类似 MyBatis-Plus 注解和方法调用风格的直观 API,提高效率而生。

配置文件

milvus:
  uri: https://in03-a5357975ab80da7.api.gcp-us-west1.zillizcloud.com
  token: x'x'x'x
  enable: true
  open-log: true （默认 false 不打印）
  db-name: (可选)
  username: (可选)
  password: (可选)
  packages:
    - com.example.entity

maven依赖

<dependency>
    <groupId>org.dromara</groupId>
    <artifactId>milvus-plus-solon-plugin</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

代码应用

@Data
@MilvusCollection(name = "qa_collection")
public class QaModel {

    @MilvusField(
            name = "id", // 字段名称
            dataType = DataType.Int64, // 数据类型为64位整数
            isPrimaryKey = true, // 标记为主键
            autoID = true // 假设这个ID是自动生成的
    )
    private Long id; // 唯一标识符

    @MilvusField(
            name = "question",
            dataType = DataType.VarChar
    )
    @ExcelColumn("问题")
    private String question;

    @MilvusField(
            name = "answer",
            dataType = DataType.VarChar
    )
    @ExcelColumn("回答")
    private String answer;

    @MilvusField(
            name = "keyword",
            dataType = DataType.JSON
    )
    private KeyWord keyword;

    @MilvusField(
            name = "question_vector", // 字段名称
            dataType = DataType.FloatVector, // 数据类型为浮点型向量
            dimension = 1536 // 向量维度
    )
    @MilvusIndex(
            indexType = IndexParam.IndexType.IVF_FLAT, // 使用IVF_FLAT索引类型
            metricType = IndexParam.MetricType.L2, // 使用L2距离度量类型
            indexName = "question_index", // 索引名称
            extraParams = { // 指定额外的索引参数
                    @ExtraParam(key = "nlist", value = "100") // 例如，IVF的nlist参数
            }
    )
    private List<Float> questionVector; // 问题向量

}

@Component
public class QaMilvusMapper extends MilvusMapper<QaModel> {

}

public String getQa(String question,List<Float> v){
    List<String> keyword = keyword(question);
    MilvusResp<List<MilvusResult<QaModel>>> query = qaMilvusMapper.
             queryWrapper().vector(v)
            .jsonContainsAny("keyword[\"kw\"]",keyword)
            .topK(1).query();
    List<MilvusResult<QaModel>> data = query.getData();
    if(CollectionUtils.isNotEmpty(data)){
        MilvusResult<QaModel> qaModelMilvusResult = data.get(0);
        if(qaModelMilvusResult.getDistance()<0.3){
            return qaModelMilvusResult.getEntity().getAnswer();
        }
    }
    return QaConst.DEFAULT_ANSWER;
}

案例项目

https://gitee.com/opensolon/llm-solon

基于Solon框架，整合Milvus-Plus-Solon-Plugin，结合阿里DashScope灵积模型，以及HanLP自然语言处理库的客服问答、以图搜图、语音认证的多模态智能服务