Yandex CloudCompatible with Milvus 2.6.x

本主题介绍了如何在 Milvus 中配置和使用 Yandex Cloud 的 Embeddings 功能。

选择嵌入模型

Milvus 通过yc 提供商支持 Yandex Cloud AI Studio 的文本向量模型。在“函数参数”中，将 `model_name ` 设置为 Milvus 应调用的 Yandex Cloud 模型 URI。

例如，Yandex文档Text Embeddings模型使用的模型URI为emb://<folder_ID>/text-search-doc/latest ，并返回256维向量。有关可用模型URI和维度，请参阅“文本向量化模型”。

配置凭据

Milvus 必须先获取您的 Yandex Cloud API 密钥，才能请求 Embeddings。您可以在milvus.yaml 中配置 API 密钥，或通过环境变量进行配置。

选项 1：配置文件

将您的 API 密钥存储在milvus.yaml 中，并将 Yandex Cloud 提供商指向凭据标签。

# milvus.yaml
credential:
  yandex_apikey:
    apikey: <YOUR_YC_API_KEY>

function:
  textEmbedding:
    providers:
      yc:
        credential: yandex_apikey
        # url: https://llm.api.cloud.yandex.net/foundationModels/v1/textEmbedding

选项 2：环境变量

如果milvus.yaml 中未配置匹配的凭据，Milvus 可以从以下环境变量中读取 Yandex Cloud API 密钥：

变量	必填？	描述
MILVUS_YC_API_KEY	是	Milvus 服务用于调用 Yandex Cloud AI Studio 的 Yandex Cloud API 密钥。

使用嵌入函数

配置好凭据后，请定义一个包含输入文本字段和输出向量字段的 Schema，然后将 Yandex Cloud 嵌入函数添加到该 Schema 中。

from pymilvus import MilvusClient, DataType, Function, FunctionType

client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")

schema = client.create_schema()
schema.add_field("id", DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=False)
schema.add_field("document", DataType.VARCHAR, max_length=9000)
schema.add_field("dense", DataType.FLOAT_VECTOR, dim=256)

text_embedding_function = Function(
    name="yandex_cloud_embedding",
    function_type=FunctionType.TEXTEMBEDDING,
    input_field_names=["document"],
    output_field_names=["dense"],
    params={
        "provider": "yc",
        "model_name": "emb://<folder_ID>/text-search-doc/latest",
        "credential": "yandex_apikey",
        "dim": "256",
    },
)

schema.add_function(text_embedding_function)

Yandex Cloud 特定参数

参数	必填？	描述	值 / 示例
provider	是	要使用的嵌入模型提供程序。	"yc"
model_name	是	要调用的 Yandex Cloud 模型 URI。	"emb://<folder_ID>/text-search-doc/latest"
credential	否	在milvus.yaml 的顶级credential: 部分中定义的凭据标签。	"yandex_apikey"
dim	否	输出向量的维度。若设置此参数，其值必须与输出向量字段的维度一致。	"256"

后续步骤

配置好嵌入函数后，请参阅《嵌入函数概述》，了解如何创建索引、插入数据以及运行语义搜索。