通过阿里云向量检索 Milvus 版和通义千问快速构建基于专属知识库的问答系统

背景介绍

阿里云向量检索 Milvus 版是一款 Serverless 全托管服务，确保了与开源 Milvus 的完全兼容性，并支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模 AI 向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus 云服务成为多样化 AI 应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的 Attu 工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。

阿里云向量检索 Milvus 版已开启免费公测。您可以在E-MapReduce控制台，选择 EMR Serverless > Milvus，进入 Milvus 页面创建入门版的实例，公测期间您可以免费试用 Milvus 服务。

前提条件

• 已创建 Milvus 实例。具体操作，请参见快速创建Milvus实例。
• 已开通服务并获得 API-KEY。具体操作，请参见开通DashScope并创建API-KEY。

使用限制

请确保您的运行环境中已安装 Python 3.8或以上版本，以便顺利安装并使用 DashScope。

操作流程

准备工作

1.安装相关的依赖库。

pip3 install pymilvus tqdm dashscope

2.下载所需的知识库。

本文示例使用了公开数据集 CEC-Corpus。CEC-Corpus 数据集包含332篇针对各类突发事件的新闻报道，语料和标注数据，这里我们只需要提取原始的新闻稿文本，并将其向量化后入库。

git clone https://github.com/shijiebei2009/CEC-Corpus.git