Mengintegrasikan Milvus dengan Agno
Agno(sebelumnya dikenal sebagai Phidata) adalah perpustakaan ringan untuk membangun Agen Multimodal. Ini memungkinkan Anda untuk membuat agen multimodal yang dapat memahami teks, gambar, audio, dan video, serta memanfaatkan berbagai alat dan sumber pengetahuan untuk menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks. Agno mendukung orkestrasi multi-agen, memungkinkan tim agen untuk berkolaborasi dan memecahkan masalah bersama. Agno juga menyediakan UI Agen yang indah untuk berinteraksi dengan agen Anda.
Basis data vektor Milvus memungkinkan penyimpanan dan pengambilan informasi yang efisien sebagai penyematan. Dengan Milvus dan Agno, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan pengetahuan Anda ke dalam alur kerja Agen Anda. Dokumen ini adalah panduan dasar tentang cara menggunakan integrasi Milvus dengan Agno.
Persiapan
Instal dependensi yang diperlukan:
$ pip install --upgrade agno pymilvus milvus-lite openai
Jika Anda menggunakan Google Colab, untuk mengaktifkan dependensi yang baru saja diinstal, Anda mungkin perlu memulai ulang runtime (klik menu "Runtime" di bagian atas layar, dan pilih "Restart session" dari menu tarik-turun).
Kita akan menggunakan OpenAI sebagai LLM dalam contoh ini. Anda harus menyiapkan kunci api OPENAI_API_KEY sebagai variabel lingkungan.
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxxx"
Menginisialisasi Milvus
Impor paket-paket dan inisialisasi instance basis data vektor Milvus.
from agno.agent import Agent
from agno.knowledge.pdf_url import PDFUrlKnowledgeBase
from agno.vectordb.milvus import Milvus
# Initialize Milvus
vector_db = Milvus(
collection="recipes",
uri="./milvus.db",
)
Tentukan nama koleksi dan uri serta token (optinal) untuk server Milvus Anda.
Berikut ini adalah cara mengatur uri dan token:
- Jika Anda hanya membutuhkan basis data vektor lokal untuk data skala kecil atau pembuatan prototipe, mengatur uri sebagai file lokal, misalnya
./milvus.db, adalah metode yang paling mudah, karena secara otomatis menggunakan Milvus Lite untuk menyimpan semua data dalam file ini. - Jika Anda memiliki data berskala besar, misalnya lebih dari satu juta vektor, Anda dapat menyiapkan server Milvus yang lebih berkinerja tinggi di Docker atau Kubernetes. Dalam pengaturan ini, gunakan alamat dan port server sebagai uri Anda, misalnya
http://localhost:19530. Jika Anda mengaktifkan fitur autentikasi pada Milvus, gunakan ": " sebagai token, jika tidak, jangan setel token. - Jika Anda menggunakan Zilliz Cloud, layanan cloud yang dikelola sepenuhnya untuk Milvus, sesuaikan
uridantoken, yang sesuai dengan Public Endpoint dan API key di Zilliz Cloud.
Memuat data
Buat instance basis pengetahuan url PDF dan muat data ke dalam instance tersebut. Kami menggunakan data pdf resep publik sebagai contoh.
# Create knowledge base
knowledge_base = PDFUrlKnowledgeBase(
urls=["https://phi-public.s3.amazonaws.com/recipes/ThaiRecipes.pdf"],
vector_db=vector_db,
)
knowledge_base.load(recreate=False) # Comment out after first run
INFO Creating
INFO Loading knowledge
INFO Reading: https://phi-public.s3.amazonaws.com/recipes/ThaiRecipes.pdf
INFO Added documents to knowledge base
Gunakan agen untuk menjawab pertanyaan
Integrasikan basis pengetahuan ke dalam agen, kemudian kita dapat mengajukan pertanyaan kepada agen dan mendapatkan tanggapan.
# Create and use the agent
agent = Agent(knowledge=knowledge_base, show_tool_calls=True)
# Query the agent
agent.print_response("How to make Tom Kha Gai", markdown=True)
Output()
┏━ Message ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ ┃
┃ How to make Tom Kha Gai ┃
┃ ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
┏━ Response (6.9s) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ ┃
┃ Running: ┃
┃ ┃
┃ • search_knowledge_base(query=Tom Kha Gai recipe) ┃
┃ ┃
┃ Here's a recipe for Tom Kha Gai, a delicious Thai chicken and galangal soup made with coconut milk: ┃
┃ ┃
┃ Ingredients (One serving): ┃
┃ ┃
┃ • 150 grams chicken, cut into bite-size pieces ┃
┃ • 50 grams sliced young galangal ┃
┃ • 100 grams lightly crushed lemongrass, julienned ┃
┃ • 100 grams straw mushrooms ┃
┃ • 250 grams coconut milk ┃
┃ • 100 grams chicken stock ┃
┃ • 3 tbsp lime juice ┃
┃ • 3 tbsp fish sauce ┃
┃ • 2 leaves kaffir lime, shredded ┃
┃ • 1-2 bird’s eye chilies, pounded ┃
┃ • 3 leaves coriander ┃
┃ ┃
┃ Directions: ┃
┃ ┃
┃ 1 Bring the chicken stock and coconut milk to a slow boil. ┃
┃ 2 Add galangal, lemongrass, chicken, and mushrooms. Once the soup returns to a boil, season it with fish sauce. ┃
┃ 3 Wait until the chicken is cooked, then add the kaffir lime leaves and bird’s eye chilies. ┃
┃ 4 Remove the pot from heat and add lime juice. ┃
┃ 5 Garnish with coriander leaves. ┃
┃ ┃
┃ Tips: ┃
┃ ┃
┃ • Keep the heat low throughout the cooking process to prevent the oil in the coconut milk from separating. ┃
┃ • If using mature galangal, reduce the amount. ┃
┃ • Adding lime juice after removing the pot from heat makes it more aromatic. ┃
┃ • Reduce the number of chilies for a milder taste. ┃
┃ ┃
┃ Enjoy making and savoring this flavorful Thai soup! ┃
┃ ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
Selamat, Anda telah mempelajari dasar-dasar penggunaan Milvus di Agno. Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang cara menggunakan Agno, silakan lihat dokumentasi resminya.