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使用 Milvus 的知识表

Knowledge TableWhyHow AI 开发,是一个开源软件包,旨在促进从非结构化文档中提取和探索结构化数据。它为用户提供了一个类似电子表格的界面,并能通过自然语言查询界面创建表格和图形等知识表征。该软件包包括可定制的提取规则、格式选项和通过出处进行的数据追踪,使其适用于各种应用。它支持无缝集成到 RAG 工作流中,既满足了需要用户友好界面的企业用户的需求,也满足了需要灵活后端来高效处理文档的开发人员的需求。

默认情况下,Knowledge Table 使用 Milvus 数据库来存储和检索提取的数据。这样,用户就可以利用 Milvus 的强大功能轻松搜索、过滤和分析数据。在本教程中,我们将介绍如何开始使用 Knowledge Table 和 Milvus。

先决条件

  • 装载机
  • Docker Compose

克隆项目

$ git clone https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table.git

设置环境

你可以在项目根目录下找到.env.example 文件。将该文件复制到.env ,并填写所需的环境变量。

对于 Milvus,应设置MILVUS_DB_URIMILVUS_DB_TOKEN 环境变量。以下是一些提示:

  • MILVUS_DB_URI 设置为本地文件,如./milvus.db ,是最方便的方法,因为它会自动利用Milvus Lite将所有数据存储在此文件中。
  • 如果你有大规模数据,比如超过一百万个向量,你可以在Docker 或 Kubernetes 上设置性能更强的 Milvus 服务器。在此设置中,请使用服务器地址和端口作为 uri,例如http://localhost:19530 。如果在 Milvus 上启用了身份验证功能,请使用"<your_username>:<your_password>"作为令牌,否则不要设置令牌。
  • 如果要使用 Milvus 的全托管云服务Zilliz Cloud,请调整MILVUS_DB_URIMILVUS_DB_TOKEN ,它们与 Zilliz Cloud 中的公共端点和 Api 密钥相对应。

除 Milvus 外,您还应设置其他环境,如OPENAI_API_KEY 。您可以从相关网站获取这些信息。

启动应用程序

$ docker compose up -d --build

停止应用程序

$ docker compose down

访问项目

前台可从http://localhost:3000 访问,后台可从http://localhost:8000 访问。

您可以玩转用户界面,并尝试使用自己的文档。

如需进一步了解演示用法,请参阅官方知识表文档

翻译自DeepL

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