AIGC｜如何将Milvus集成到LangFlow中？详细代码演示！

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2024-02-18 09:39 36阅读 0赞

**目录**

一、基本介绍

二、修改langflow代码使其支持milvus

三、效果演示

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langflow是一个LangChain UI，它提供了一种交互界面来使用LangChain，通过简单的拖拽即可搭建自己的实验、原型流。通过在langflow中引入Milvus，用户可以更方便地存储和查询高维向量数据

由于目前langflow的流程中不支持向量数据库Milvus，因此本文将介绍**如何在langflow中引入Milvus。**

###    一、**基本介绍** ###

LangFlow是一个基于Web的LangChain UI，它提供了一种交互界面来使用LangChain，通过简单的拖拽即可搭建自己的实验、原型流。

Milvus是一款向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，Milvus支持两种部署模式，单机模式（standalone）和分布式模式（cluster）。两种模式具备完全相同的能力，用户可以根据数据规模、访问量等因素选择适合自己的模式，本文主要使用Standalone模式部署 Milvus。

单机版 Milvus 包括三个组件：

1.  Milvus负责提供系统的核心功能。
2.  etcd是元数据引擎，用于管理Milvus内部组件的元数据访问和存储，例如：proxy、index node 等。
3.  MinIO 是存储引擎，负责维护 Milvus 的数据持久化

本文使用docker方式进行部署，访问地址：*[https://milvus.io/docs/attu\_install-docker.md][https_milvus.io_docs_attu_install-docker.md]*

进入milvus官网，在官网下载docker-compose.yml文件，如下图所示，点击下载即可

![968cc53d2148693d6f793e82dff756a8.png][]

这里下载后的文件名为milvus-standalone-docker-compose.yml，需要把文件名改为docker-compose.yml，为了方便查看数据，这里还需要安装可视化组件，在docker-compose.yml的service块下添加如下内容

attu:
        container_name: attu
        image: zilliz/attu:v2.2.3
        environment:
          MILVUS_URL: milvus-standalone:19530
        ports:
          - "8000:3000"
        depends_on:
          - "standalone"

完成以上步骤后，我们就可以启动Milvus相关服务，在docker-compose.yml的目录下输入指令：docker-compose up -d，执行成功后，通过docker ps可以看到有如下服务：

![777fb6da00e0d483d4e208154a7a7be9.png][]

至此Milvus相关服务安装完成，访问8000端口可以进入可视化界面，如下图所示：

![9236058e2154190819cda097a5385e6e.png][]

### **二、修改langflow代码使其支持milvus** ###

首先在配置文件中增加milvus的配置，让其可以在前端页面组件中展示出来，如下图所示：

![ead79f00ec5e7f1694587e6ee0ccf168.png][]

重新启动后可以在页面的Vector Stores中看到Milvus，接下来分析页面节点组件初始化过程，页面节点组件初始化接口如下所示：

![b38570c9133430e8bbe341a821d6efa1.png][]

执行node.build后进入build方法，build方法里面执行\_build()方法进行组件初始化，初始化方法如下图所示：

![f0bc2ca8a59a5e0da5854d525560e3de.png][]

进入instantiate\_class方法执行import\_by\_type组件初始化，方法如下：

![22f1fa155fb5f4d2f1e5676931da4353.png][]

向量数据库会执行import\_vectorstore方法，该方法返回的是对应组件的实例，代码如下所示：

![99ce784788b18095b142f2a5514212da.png][]

由于该方法不能处理milvus数据库，所以在import\_by\_type增加milvus的初始化逻辑，新增代码如下图所示：

![864006b9fd084783c01e5997c1d8e427.png][]

至此代码修改完毕。

### **三、效果演示** ###

启动langflow前后端服务，访问前端服务界面如下所示：

![745b51574b09e915d454c7b39e406413.png][]

点击import，选择PDF Loader为例演示，我们将其中的Chroma数据库改为milvus，并填入相关内容，如下图所示：

![92e294de65014ff7bc95bae186d97d53.png][]

如上图所示所有组件都加载成功，并且数据都存入了milvus数据库中，如下图所示：

![df15b32e03f63d891c06a5dacb805640.png][]

接下来可以进行问题提问，输入pdf中的内容what is langchain?

![fe7cbebe5a0e94f87ef0697048397c41.png][]

稍等片刻出现如下结果，验证正确

![f244b54acb5ce5fbb78ced4218a61af8.png][]

**作者：程欢** | 高级后端开发工程师

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