Utilizar Milvus en AnythingLLM
AnythingLLM es una aplicación de escritorio de IA potente, centrada en la privacidad y todo en uno que admite varios LLM, tipos de documentos y bases de datos vectoriales. Le permite crear un asistente privado similar a ChatGPT que puede ejecutarse localmente o alojarse de forma remota, permitiéndole chatear de forma inteligente con cualquier documento que le proporcione.
Esta guía le guiará a través de la configuración de Milvus como base de datos vectorial en AnythingLLM, permitiéndole incrustar, almacenar y buscar sus documentos para una recuperación y chat inteligentes.
Este tutorial se basa en la documentación oficial de AnythingLLM y en pasos de uso reales. Si la interfaz de usuario o los pasos cambian, por favor consulte la documentación oficial más reciente y no dude en sugerir mejoras.
1. Requisitos previos
- Milvus instalado localmente o una cuenta Zilliz Cloud
- AnythingLLM Desktop instalado
- Documentos o fuentes de datos listos para cargar e incrustar (PDF, Word, CSV, páginas web, etc.)
2. Configurar Milvus como base de datos vectorial
- Abra AnythingLLM y haga clic en el icono de configuración en la esquina inferior izquierda
Abrir Configuración
En el menú de la izquierda, seleccione
AI Providers>Vector Database
Seleccione Base de datos vectorial En el menú desplegable Proveedor de base de datos vectorial, seleccione Milvus (o Zilliz Cloud)
Seleccione Milvus Rellene los detalles de su conexión Milvus (para Milvus local). He aquí un ejemplo:
- Milvus DB Address:
http://localhost:19530 - Nombre de usuario Milvus:
root - Milvus Contraseña:
Milvus
Conexión Milvus
Si utiliza Zilliz Cloud, introduzca su Cluster Endpoint y API Token en su lugar:
Conexión Zilliz Cloud - Milvus DB Address:
Haga clic en Guardar cambios para aplicar su configuración.
3. Crear un espacio de trabajo y cargar documentos
Introduzca su espacio de trabajo y haga clic en el icono de carga para abrir el diálogo de carga de documentos
Abrir diálogo de carga Puede cargar una amplia variedad de fuentes de datos:
- Archivos locales: PDF, Word, CSV, TXT, archivos de audio, etc.
- Páginas web: Pegue una URL y obtenga directamente el contenido del sitio web.
Cargar documentos Después de cargar o descargar, haga clic en Mover al área de trabajo para mover el documento o los datos al área de trabajo actual.
Mover al área de trabajo Seleccione el documento o los datos y haga clic en Guardar e incrustar. AnythingLLM troceará, incrustará y almacenará automáticamente su contenido en Milvus.
Guardar e incrustar
4. Chatee y obtenga respuestas de Milvus
- Vuelva a la interfaz de chat del espacio de trabajo y haga preguntas. AnythingLLM buscará contenido relevante en su base de datos de vectores de Milvus y utilizará el LLM para generar respuestas.
Chat con Docs