AIGC｜如何将Milvus集成到LangFlow中？一篇文章教会你！

摘要

本期摘要介绍了如何在LangFlow中引入Milvus向量数据库，以方便用户存储和查询高维向量数据。分享者程欢，一位高级后端开发工程师，介绍了基本概念、部署方式以及如何修改LangFlow代码以支持Milvus，并展示了具体效果。

01 基本介绍

LangFlow是一个基于Web的LangChain UI，允许用户通过拖拽方式搭建实验和原型流。Milvus是一款高可用、高性能且易扩展的向量数据库，支持单机和分布式两种部署模式。本文使用Standalone模式和docker方式部署Milvus，并介绍了安装过程及可视化组件的添加。

02 部署Milvus

通过官网下载docker-compose.yml文件，并修改文件名及添加可视化组件attu。部署完成后，可以通过访问8000端口进入Milvus的可视化界面。

03 修改langflow代码

在配置文件中增加Milvus配置，并通过修改页面节点组件初始化接口和import_by_type方法，使其能够处理Milvus数据库。完成这些步骤后，代码修改完毕。

04 效果演示

启动LangFlow前后端服务后，可以将Chroma数据库更换为Milvus，并存入数据。通过输入PDF内容提问，可以正确获得查询结果，证明整合成功。

文章最后呼吁读者关注并设置星标，以获取更多技术干货，并提供了一些往期精选文章链接。