RAG mit Milvus erstellen

In diesem Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Sie eine RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation) mit Milvus aufbauen können.

Das RAG-System kombiniert ein Retrievalsystem mit einem generativen Modell, um neuen Text auf der Grundlage einer vorgegebenen Aufforderung zu generieren. Das System sucht zunächst relevante Dokumente aus einem Korpus mit Milvus und verwendet dann ein generatives Modell, um neuen Text auf der Grundlage der gefundenen Dokumente zu erzeugen.

Vorbereitung

Abhängigkeiten und Umgebung

$ pip install --upgrade pymilvus openai requests tqdm

Wir werden in diesem Beispiel OpenAI als LLM verwenden. Sie sollten den Api-Schlüssel OPENAI_API_KEY als Umgebungsvariable vorbereiten.

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-***********"

Bereiten Sie die Daten vor

Wir verwenden die FAQ-Seiten aus der Milvus-Dokumentation 2.4.x als privates Wissen in unserer RAG, was eine gute Datenquelle für eine einfache RAG-Pipeline ist.

Laden Sie die Zip-Datei herunter und entpacken Sie die Dokumente in den Ordner milvus_docs.

$ wget https://github.com/milvus-io/milvus-docs/releases/download/v2.4.6-preview/milvus_docs_2.4.x_en.zip
$ unzip -q milvus_docs_2.4.x_en.zip -d milvus_docs

Wir laden alle Markdown-Dateien aus dem Ordner milvus_docs/en/faq. Für jedes Dokument verwenden wir einfach "# ", um den Inhalt in der Datei zu trennen, wodurch der Inhalt jedes Hauptteils der Markdown-Datei grob getrennt werden kann.

from glob import glob

text_lines = []

for file_path in glob("milvus_docs/en/faq/*.md", recursive=True):
    with open(file_path, "r") as file:
        file_text = file.read()

    text_lines += file_text.split("# ")

Vorbereiten des Einbettungsmodells

Wir initialisieren den OpenAI-Client, um das Einbettungsmodell vorzubereiten.

from openai import OpenAI

openai_client = OpenAI()

Definieren Sie eine Funktion zur Erzeugung von Texteinbettungen mit dem OpenAI-Client. Wir verwenden das Modell text-embedding-3-small als Beispiel.

def emb_text(text):
    return (
        openai_client.embeddings.create(input=text, model="text-embedding-3-small")
        .data[0]
        .embedding
    )

Erzeugen Sie eine Testeinbettung und geben Sie deren Dimension und die ersten Elemente aus.

test_embedding = emb_text("This is a test")
embedding_dim = len(test_embedding)
print(embedding_dim)
print(test_embedding[:10])

1536
[0.00988506618887186, -0.005540902726352215, 0.0068014683201909065, -0.03810417652130127, -0.018254263326525688, -0.041231658309698105, -0.007651153020560741, 0.03220026567578316, 0.01892443746328354, 0.00010708322952268645]

Laden der Daten in Milvus

Erstellen Sie die Sammlung

from pymilvus import MilvusClient

milvus_client = MilvusClient(uri="./milvus_demo.db")

collection_name = "my_rag_collection"

Prüfen Sie, ob die Sammlung bereits existiert und löschen Sie sie, wenn dies der Fall ist.

if milvus_client.has_collection(collection_name):
    milvus_client.drop_collection(collection_name)

Erstellen Sie eine neue Sammlung mit den angegebenen Parametern.

Wenn wir keine Feldinformationen angeben, erstellt Milvus automatisch ein Standardfeld id für den Primärschlüssel und ein Feld vector zum Speichern der Vektordaten. Ein reserviertes JSON-Feld wird verwendet, um nicht schema-definierte Felder und ihre Werte zu speichern.

milvus_client.create_collection(
    collection_name=collection_name,
    dimension=embedding_dim,
    metric_type="IP",  # Inner product distance
    consistency_level="Strong",  # Strong consistency level
)

Daten einfügen

Iterieren Sie durch die Textzeilen, erstellen Sie Einbettungen und fügen Sie dann die Daten in Milvus ein.

Hier ist ein neues Feld text, das ein nicht definiertes Feld im Sammelschema ist. Es wird automatisch dem reservierten dynamischen JSON-Feld hinzugefügt, das auf hoher Ebene wie ein normales Feld behandelt werden kann.

from tqdm import tqdm

data = []

for i, line in enumerate(tqdm(text_lines, desc="Creating embeddings")):
    data.append({"id": i, "vector": emb_text(line), "text": line})

milvus_client.insert(collection_name=collection_name, data=data)

Creating embeddings: 100%|██████████| 72/72 [00:27<00:00,  2.67it/s]





{'insert_count': 72,
 'ids': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71],
 'cost': 0}

RAG erstellen

Abrufen von Daten für eine Abfrage

Lassen Sie uns eine häufige Frage über Milvus angeben.

question = "How is data stored in milvus?"

Suchen Sie nach der Frage in der Sammlung und rufen Sie die semantischen Top-3-Treffer ab.

search_res = milvus_client.search(
    collection_name=collection_name,
    data=[
        emb_text(question)
    ],  # Use the `emb_text` function to convert the question to an embedding vector
    limit=3,  # Return top 3 results
    search_params={"metric_type": "IP", "params": {}},  # Inner product distance
    output_fields=["text"],  # Return the text field
)

Werfen wir einen Blick auf die Suchergebnisse der Abfrage

import json

retrieved_lines_with_distances = [
    (res["entity"]["text"], res["distance"]) for res in search_res[0]
]
print(json.dumps(retrieved_lines_with_distances, indent=4))

[
    [
        " Where does Milvus store data?\n\nMilvus deals with two types of data, inserted data and metadata. \n\nInserted data, including vector data, scalar data, and collection-specific schema, are stored in persistent storage as incremental log. Milvus supports multiple object storage backends, including [MinIO](https://min.io/), [AWS S3](https://aws.amazon.com/s3/?nc1=h_ls), [Google Cloud Storage](https://cloud.google.com/storage?hl=en#object-storage-for-companies-of-all-sizes) (GCS), [Azure Blob Storage](https://azure.microsoft.com/en-us/products/storage/blobs), [Alibaba Cloud OSS](https://www.alibabacloud.com/product/object-storage-service), and [Tencent Cloud Object Storage](https://www.tencentcloud.com/products/cos) (COS).\n\nMetadata are generated within Milvus. Each Milvus module has its own metadata that are stored in etcd.\n\n###",
        0.7883545756340027
    ],
    [
        "How does Milvus handle vector data types and precision?\n\nMilvus supports Binary, Float32, Float16, and BFloat16 vector types.\n\n- Binary vectors: Store binary data as sequences of 0s and 1s, used in image processing and information retrieval.\n- Float32 vectors: Default storage with a precision of about 7 decimal digits. Even Float64 values are stored with Float32 precision, leading to potential precision loss upon retrieval.\n- Float16 and BFloat16 vectors: Offer reduced precision and memory usage. Float16 is suitable for applications with limited bandwidth and storage, while BFloat16 balances range and efficiency, commonly used in deep learning to reduce computational requirements without significantly impacting accuracy.\n\n###",
        0.6757288575172424
    ],
    [
        "How much does Milvus cost?\n\nMilvus is a 100% free open-source project.\n\nPlease adhere to [Apache License 2.0](http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) when using Milvus for production or distribution purposes.\n\nZilliz, the company behind Milvus, also offers a fully managed cloud version of the platform for those that don't want to build and maintain their own distributed instance. [Zilliz Cloud](https://zilliz.com/cloud) automatically maintains data reliability and allows users to pay only for what they use.\n\n###",
        0.6421123147010803
    ]
]

LLM verwenden, um eine RAG-Antwort zu erhalten

Konvertieren Sie die abgerufenen Dokumente in ein String-Format.

context = "\n".join(
    [line_with_distance[0] for line_with_distance in retrieved_lines_with_distances]
)

Definieren Sie System- und Benutzer-Prompts für das Lanage Model. Diese Eingabeaufforderung wird mit den abgerufenen Dokumenten von Milvus zusammengestellt.

SYSTEM_PROMPT = """
Human: You are an AI assistant. You are able to find answers to the questions from the contextual passage snippets provided.
"""
USER_PROMPT = f"""
Use the following pieces of information enclosed in <context> tags to provide an answer to the question enclosed in <question> tags.
<context>
{context}
</context>
<question>
{question}
</question>
"""

Verwenden Sie OpenAI ChatGPT, um eine Antwort basierend auf den Prompts zu generieren.

response = openai_client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user", "content": USER_PROMPT},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

Milvus stores data in persistent storage as incremental logs, including inserted data (vector data, scalar data, and collection-specific schema) and metadata. Inserted data is stored in various object storage backends like MinIO, AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, Alibaba Cloud OSS, and Tencent Cloud Object Storage. Metadata generated within Milvus is stored in etcd.

Schnelles Deployment

Um zu erfahren, wie Sie mit diesem Tutorial eine Online-Demo starten können, lesen Sie bitte die Beispielanwendung.