使用 Milvus 向量存储实现自查询检索器

技术背景介绍

在现代AI系统中，存储和检索大量向量化数据是一个常见的需求。Milvus是一个专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量的数据库。本文将演示如何使用Milvus向量存储与自查询检索器（SelfQueryRetriever）结合，以实现强大的数据检索功能。

核心原理解析

Milvus能够高效地存储和检索向量化数据，而自查询检索器利用自然语言处理技术，通过查询与过滤结合，提供了灵活的检索方式。通过将嵌入向量存储在Milvus中，我们可以使用像OpenAI的嵌入模型来转换文本数据，从而进行高效的向量化检索。

代码实现演示

以下示例代码展示了如何在云端版本的Milvus中创建一个向量存储，并演示如何使用自查询检索器进行复杂查询。

# 安装必要的包
%pip install --upgrade --quiet lark langchain_milvus

import os
from langchain_core.documents import Document
from langchain_milvus.vectorstores import Milvus
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains.query_constructor.base import AttributeInfo
from langchain.retrievers.self_query.base import SelfQueryRetriever
from langchain_openai import