Milvus

Milvus guarda documentos en una colección de Milvus o Zilliz y busca en ella por significado.

Una base de datos vectorial guarda textos de forma que se pueden buscar por su significado, no solo por palabras exactas. Así, un agente puede encontrar el párrafo de un manual que responde a una pregunta aunque esté escrito con otras palabras.

Cuándo usarlo

• Tu empresa ya tiene un servidor Milvus o una cuenta de Zilliz.
• Necesitas una base vectorial para mucho contenido.
• Quieres controlar los nombres de los campos de la colección.

Configuración

El campo Operation decide qué hace el componente, y según lo que elijas cambian los campos y las salidas:

• Add (por defecto): guarda en la base los documentos que recibe en Ingest Data.
• Search: busca los documentos más parecidos al texto de Search Query.
• Retriever: ofrece la base como buscador para que la use otro componente, por ejemplo un agente o una cadena de preguntas y respuestas.

Necesitas una credencial Milvus API. Consulta Credenciales.

Campo	Qué hace
Credential (obligatorio)	La credencial Milvus API con los datos de conexión.
Operation	Qué hace el componente: Add, Search o Retriever.
Ingest Data (obligatorio)	Con Add. Los documentos que se guardan, normalmente los que salen de un divisor de textos o de un cargador de archivos.
Search Query	Con Search. El texto que se busca. Si lo dejas vacío no se devuelve nada.
Embedding	El conector donde enchufas el componente que convierte los textos en números para compararlos por significado, como OpenAI Embeddings. Usa siempre el mismo para guardar y para buscar.
Collection Name	La colección de Milvus que se usa.
Collection Description	Descripción opcional de la colección.
Connection URI	La dirección de tu servidor Milvus o de tu cuenta de Zilliz.
Connection Password	La contraseña o el token de acceso.
Primary Field Name	Junto a Text Field Name y Vector Field Name: los nombres de los campos de la colección. Por defecto, pk, text y vector.

Opciones avanzadas

Campo	Qué hace
Number Of Results	Cuántos documentos devuelve cada búsqueda. Por defecto, 4.
Consistencey Level	Cómo de actualizados deben estar los datos al buscar: Bounded, Session (por defecto), Strong o Eventual.
Drop Old Collection	Borra la colección antes de guardar. Desactivado por defecto; úsalo con cuidado.
Other Connection Arguments	Junto a Index Parameters, Search Parameters y Timeout: ajustes técnicos de Milvus que te indicará quien administra el servidor.

Nota

El editor pide una credencial Milvus API en Credential, pero la conexión se hace con Connection URI y Connection Password del propio nodo.

Resultado

Las salidas dependen de Operation:

• Results: con Add y Search. Con Search, la lista de documentos encontrados, que puedes pasar a un prompt o a un agente.
• Vector Store: con Add. La base de datos, para conectarla a componentes que trabajan con una base vectorial.
• Retriever: con Retriever. El buscador, para conectarlo a componentes que piden un buscador.

En modo herramienta, un agente puede usar el componente para buscar por sí mismo. Consulta Tool Mode.

Ejemplo

Una empresa de recambios tiene su catálogo técnico en Zilliz.

1. Añade Milvus con Operation en Search.
2. Escribe la dirección de Zilliz en Connection URI, el token en Connection Password y la colección.
3. Conecta el componente de embeddings con que se guardó el catálogo.

Componentes relacionados

• Recursive Character Text Splitter: corta los documentos en trozos antes de guardarlos.
• OpenAI Embeddings: convierte los textos para buscarlos por significado.