基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型

admin2024-07-07  10

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型,第1张

0.Milvus与Faiss对比

Milvus相对于Faiss的优势主要体现在以下几个方面:

  • 在线数据更新与实时搜索:

    • Milvus支持在线的数据更新和实时的向量搜索,这意味着在数据频繁变动的场景下,用户无需重新构建整个索引,从而大大减少了维护成本。
    • 相比之下,Faiss不支持在线数据更新,如果需要添加或删除数据,可能需要重新构建整个索引,这在某些应用场景下可能会带来不便。
  • 灵活性和可扩展性:

    • Milvus支持灵活的数据结构和索引方式,可以满足不同应用场景的需求。
    • 同时,Milvus支持水平扩展,通过增加节点可以提高整个系统的处理能力,从而适应更大规模的数据集。
  • 易用性:

    • Milvus提供了一系列的API和工具,使得开发者可以方便地集成和使用它。
    • Milvus还支持多种编程语言和框架,如Python、Java、Spark等,这进一步提高了其易用性。
  • 高性能计算与优化:

    • Milvus不仅集成了业界成熟的向量搜
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