Milvus 向量存储节点

使用 Milvus 节点作为向量存储与您的 Milvus 数据库进行交互。您可以将文档插入向量数据库，从向量数据库获取文档，检索文档并将其提供给连接到链的检索器，或者作为工具直接连接到代理。

在此页面上，您将找到 Milvus 节点的节点参数以及更多资源的链接。

节点使用模式

您可以按照以下模式使用 Milvus Vector Store 节点。

用作常规节点来插入和检索文档

您可以将 Milvus 向量存储用作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，无需使用代理。

请参阅此示例模板，了解如何构建一个在 Milvus 中存储文档并检索它们以支持引用的基于聊天的答案的系统。

直接连接到 AI 代理作为工具

您可以将 Milvus 向量存储节点直接连接到AI 代理的工具连接器，以便在回答查询时使用向量存储作为资源。

这里的连接方式为：AI 代理（工具连接器）-> Milvus 向量存储节点。请参阅此示例模板，其中数据嵌入并索引到 Milvus 中，AI 代理使用向量存储作为知识工具进行问答。

使用检索器获取文档

您可以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。这通常与问答链节点配合使用，从向量存储中获取与给定聊天输入匹配的文档。

典型的节点连接流程如下：问答链（Retriever 连接器）-> Vector Store Retriever（Vector Store 连接器）-> Milvus Vector Store。

查看此工作流示例，了解如何将外部数据引入 Milvus 并构建基于聊天的语义问答系统。

使用 Vector Store 问答工具来回答问题

另一种模式使用向量存储问答工具来汇总结果并回答来自 Milvus 向量存储节点的问题。该模式并非直接将 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中数据的工具。

连接流程如下：AI 代理（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

此向量存储节点有四种模式：获取多个、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 代理的工具） 。您选择的模式决定了您可以使用该节点执行的操作以及可用的输入和输出。

获取多个

在此模式下，您可以通过提供提示从向量数据库中检索多个文档。提示将被嵌入并用于相似性搜索。节点将返回与提示最相似的文档及其相似度得分。如果您想检索相似文档列表并将其作为附加上下文传递给代理，这将非常有用。

插入文档

使用插入文档模式将新文档插入矢量数据库。

检索文档（作为链/工具的向量存储）

使用“检索文档（作为链/工具的向量存储）”模式和向量存储检索器，从向量数据库中检索文档，并将其提供给连接到链的检索器。在此模式下，您必须将节点连接到检索器节点或根节点。

检索文档（作为AI代理的工具）

使用“检索文档（作为 AI 代理工具）”模式，在回答查询时将向量存储用作工具资源。在制定响应时，当向量存储名称和描述与问题详情匹配时，代理会使用向量存储。

重新排序结果

启用重新排序。如果启用此选项，则必须将重新排序节点连接到向量存储。该节点随后将对查询结果进行重新排序。您可以将此选项与、和模式一起使用。

获取多个参数

• Milvus Collection ：选择或输入要使用的 Milvus Collection。
• 提示：输入您的搜索查询。
• 限制：输入从向量存储中检索的结果数量。例如，将其设置为以获取十个最佳结果。

插入文档参数

• Milvus Collection ：选择或输入要使用的 Milvus Collection。
• 清除集合：指定是否在插入新文档之前清除集合。

检索文档（作为链/工具的向量存储）参数

• Milvus 集合：选择或输入要使用的 Milvus 集合。

检索文档（作为 AI 代理工具）参数

• 名称：矢量存储的名称。
• 描述：向法学硕士 (LLM) 解释此工具的功能。清晰、具体的描述能够帮助法学硕士 (LLM) 更频繁地获得预期结果。
• Milvus Collection ：选择或输入要使用的 Milvus Collection。
• 限制：输入从向量存储中检索的结果数量。例如，将其设置为以获取十个最佳结果。

节点选项

元数据过滤器

在“获取多项”模式下可用。搜索数据时，使用此选项可匹配与文档相关的元数据。

这是一个查询。如果您指定多个元数据筛选字段，则所有字段都必须匹配。

插入数据时，使用文档加载器设置元数据。有关加载文档的更多信息，请参阅默认数据加载器。

清除收藏

在“插入文档”模式下可用。插入新数据之前，删除集合中的所有数据。

相关资源

有关该服务的更多信息，请参阅LangChain 的 Milvus 文档。

查看 n8n 的高级 AI文档。