milvus实操踩坑

最新推荐文章于 2025-12-04 20:07:07 发布
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#milvus

attu看不到没有创建索引的数据
docker
https://milvus.io/docs/zh/v2.4.x/install_standalone-docker.md
将脚本下载下来，只要docker run那部分

这套远程协作模式让我们的提示工程团队成本降低了40%，附实操步骤
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
09-14 1010
远程提示工程团队的协作效率极低——产品说“要更口语化的回复”，工程师理解成“用网络热词”，内容团队写出“像朋友聊天”的示例，结果反复修改3次才对齐需求；调试中的prompt版本散落在聊天记录、Notion和本地文件里，找历史版本要花1小时；每次优化都靠“拍脑袋”，没有数据支撑，导致同样的错误重复犯……每月用于“沟通对齐”和“重复劳动”的成本占比超过35%。需求对齐时间从2天缩短到4小时；prompt迭代周期从3天压缩到1天；团队整体成本下降40%（主要来自沟通成本和重复劳动的减少）。
企业AI平台运营的秘籍宝典，AI应用架构师精心整理
AI天才研究院
08-03 1094
本文将从AI应用架构师的实战视角，系统拆解企业AI平台运营的全流程方法论。我们不聊空洞的理论，只讲“能落地、有效果”的实操秘籍：从战略定位到技术架构设计，从模型全生命周期管理（MLOps）到资源成本优化，从用户体验提升到风险防控，全方位覆盖企业AI平台从“可用”到“卓越”的运营要点。企业AI平台运营不是“一次性搭建”，而是“持续优化”的过程。从战略规划到架构设计，从MLOps闭环到成本优化，从用户体验到稳定性保障，每一个环节都需要AI应用架构师用“工程化思维”和“业务视角”去打磨。战略先行。
milvus+attu向量数据库docker安装踩坑记录
weixin_44535385的博客
03-21 9889
milvus向量数据库安装按照官方教程比较顺利，但他的可视化管理界面attu安装成功却一直连接不上，找了半天发现时版本匹配的问题，现把踩坑记录分享给大家。环境前提：docker-compse已经安装。
解决银河麒麟v10部暑fluent-bit(arm64)的问题
u010533742的博客
05-26 2168
一般情况下银河麒麟v10 （aarch64） 下，docker运行fluent-bit会报: Unsupported system page size ，这是因为jmalloc调用pagesize大小问题引起的，很多系统的pagesize是4096，但银河麒麟v10 的pagesize是65536，导致fluent-bit不能正常工作。解决方法：使用官方版本（2.0.5），可解决问题。使用下边命令查看pagesize。
Windows下如何安裝MilvusLite
b055233的专栏
01-18 2920
背景：Milvus官網對於windows下安裝Milvuslite，官網沒有給出明確的操作流程，存在誤導信息。甚至很多時候資料都錯誤講windows無法安裝Milvuslite，甚至部分高贊文章！！！現整理如下。
Agentic AI 多智能体协作：开发实战、框架选型与踩坑指南
kuyxerp的博客
09-22 797
本文结合工业级项目经验，拆解Agentic AI多智能体协作系统开发全流程。针对单智能体内存满、延迟超5秒的问题，通过拆分协作智能体将延迟降至200ms内。核心涵盖自主智能体“规划-记忆-工具”三要素开发，多智能体通信、分工与冲突解决机制，以及框架选型和边缘设备内存不足、通信断连等落地踩坑方案，提供可复用代码与优化技巧，助力开发人员快速上手。
Langchain-Chatchat大语言模型本地知识库的踩坑、部署、使用
2401_85325557的博客
08-11 656
Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM大语言模型与Langchain应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型的本地知识库问答应用项目。
从0到1落地AI客服模型：迭代优化全记录，架构师分享实战经验
AI天才研究院
07-29 1284
本文将以“实战落地需求分析与目标设定：如何明确AI客服要解决什么问题？关键指标是什么？数据准备与清洗：从0开始，如何收集、标注、清洗高质量的客服对话数据？模型选型与基线搭建：规则引擎、传统机器学习、大语言模型（LLM）怎么选？如何快速搭建可用的基线模型？工程化实现：从API开发到系统集成，如何把模型变成可上线的服务？灰度发布与监控：如何安全上线？需要监控哪些核心指标？迭代优化策略：模型效果差怎么办？数据、模型、工程各环节如何持续优化？
Milvus Lite 完全指南：从本地入门到避坑选型，附完整代码示例
aaas_ongshu的博客
09-19 2185
Milvus Lite 是向量数据库入门的 “最佳跳板”—— 无需复杂部署，10 分钟即可实现向量搜索功能，且 API 与集群版无缝兼容，为后续迁移生产降低成本。它是开发工具，不是生产解决方案。本地验证向量搜索逻辑（如 RAG Demo）。数据量 ≤ 10 万条，无高并发需求。无需高可用、备份等企业级能力。若需支撑生产业务（如亿级向量搜索、高并发查询），建议直接使用Milvus 集群版，或通过 Milvus Lite 完成开发后迁移至集群。最后，附上本文所有代码的GitHub 仓库。
向量数据库（Milvus）介绍
08-27
用户之前问过数据库适配AI大模型的问题，现在聚焦到具体工具，说明技术调研进入实操阶段。需要特别注意引用[3]提到的“一致性”概念和引用[4]的维度设置细节，这些往往是新手容易踩坑的点。 用户贴出的代码片段显示...
火山引擎向量数据库 Milvus 版正式商业化：AI 时代的向量检索新标杆
volcenginetod的博客
12-01 412
数据堆成了山，却像乱码一样没法用”——这是当下不少企业在AI浪潮中的共同窘境。当大模型像潮水般涌入业务，文本、图像、音频这些“不规则”的非结构化数据，正以每天数十亿条的速度疯狂增长，IDC给出了更详细的数据：2025 年，全年新产生的数据中将有 90% 是非结构化数据，它们本该是企业的“金矿”，却因传统工具“读不懂、查不快、管不好”，沦为食之无味的“数据鸡肋”——只有 18% 的企业机构认为他们有效地利用了非结构化数据。
基于VGG16+Milvus的以图搜图系统实现教程
有问题联系我qq：270490096
12-01 581
本项目通过VGG16模型实现高效特征提取，结合Milvus向量数据库的快速检索能力，构建了一套完整的以图搜图系统。Docker容器化部署确保了环境一致性，Flask+jQuery简化了前后端开发流程。系统可直接用于小型图片库检索，通过微调模型与优化配置，也可扩展至百万级图片库场景。
GraphRAG-2.7.0整合Milvus-2.5.1
优快云_Crazy_app的博客
12-01 288
本文介绍了如何扩展微软GraphRAG项目以支持Milvus向量数据库。主要内容包括：1. 通过新增MilvusVectorStore类继承BaseVectorStore基类，实现Milvus连接、文档加载和向量搜索功能；2. 修改配置文件和枚举类，新增Milvus向量存储类型；3. 提供完整的代码实现方案，包括索引构建、文档查询等核心功能；4. 展示实际查询示例，验证Milvus集成效果。该方案成功将Milvus作为新的向量存储选项集成到GraphRAG框架中，为开发者提供了更多向量数据库选择。
零基础学AI大模型之Milvus实战：Attu可视化安装+Python整合全案例
chandfy的博客
12-01 999
本文介绍了AI大模型实战系列文章，重点分享Milvus向量数据库的Attu可视化工具安装与Python整合案例。Attu作为官方开源的图形化管理工具，提供跨平台支持、数据库全生命周期管理、向量检索等核心功能。文章详细讲解Attu的安装部署流程（包括Docker方式），并给出Python代码示例展示集合创建、数据插入和相似度查询的完整操作链路。该教程适合零基础开发者快速掌握Milvus的实战应用，降低学习门槛。
零基础学AI大模型之Milvus向量Search查询综合案例实战
chandfy的博客
12-04 582
本文是"零基础学AI大模型"系列的第32篇，聚焦Milvus向量数据库的DML实战。文章首先介绍了实战的五大核心目标，包括混合数据类型集合创建、批量数据插入、带过滤条件的向量查询等。重点解析了Milvus Search接口的核心语法结构和使用场景，详细说明了collection_name、data、anns_field等必选参数，以及metric_type、nprobe等搜索配置参数的使用方法。通过实际案例演示如何实现结构化与非结构化数据的混合查询，为读者构建RAG系统提供实践指导。
【大模型杂货铺】 阿里云服务器 Milvus 极简安装教程
ll1042668699的博客
11-30 953
安装 Docker 环境 → 配置 Docker 核心参数 → 开放端口 → 部署 Milvus → 部署 Attu
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