### 实现 Milvus 和 DeepSeek 的连接 以下是使用 Python 将 Milvus 数据库与 DeepSeek 大规模语言模型 (LLM) 结合的代码示例。此代码展示了如何利用 Milvus 存储和检索嵌入向量，并通过调用 DeepSeek API 来生成自然语言响应。 #### 安装依赖项 在运行以下代码之前，请确保安装所需的 Python 库： ```bash pip install pymilvus deepseek openai ``` #### 代码实现 ```python from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection import numpy as np import openai # 初始化 Milvus 连接 connections.connect("default", host="localhost", port="19530") # 创建集合模式 fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=False), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768) ] schema = CollectionSchema(fields, "Milvus_DeepSeek_Integration") collection_name = "milvus_deepseek" collection = Collection(collection_name, schema) # 插入数据到 Milvus data = [ [i for i in range(10)], # id 字段 [[np.random.rand() for _ in range(768)] for _ in range(10)] # embedding 字段 ] mr = collection.insert(data) # 加载集合并创建索引 index_params = { "index_type": "IVF_FLAT", "metric_type": "L2", "params": {"nlist": 128} } collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params) collection.load() # 查询最近邻向量 search_params = { "metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10} } query_embedding = [[np.random.rand() for _ in range(768)]] results = collection.search( data=query_embedding, anns_field="embedding", param=search_params, limit=3 ) # 使用 DeepSeek API 获取自然语言解释 def query_deepseek(prompt): response = openai.ChatCompletion.create( model="deepseek", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) return response['choices'][0]['message']['content'] for result in results[0]: nearest_neighbor_id = result.id distance = result.distance print(f"Nearest Neighbor ID: {nearest_neighbor_id}, Distance: {distance}") # 假设我们有一个映射表来获取对应的文本描述 text_description = f"The vector with ID {nearest_neighbor_id} represents a concept." deepseek_response = query_deepseek(text_description) print(f"DeepSeek Response: {deepseek_response}") ``` 上述代码实现了以下几个功能： 1. **初始化 Milvus**：建立与本地 Milvus 服务的连接[^5]。 2. **定义集合结构**：指定 `id` 和 `embedding` 字段作为存储实体的一部分。 3. **插入随机向量数据**：模拟实际场景中的嵌入向量存储过程。 4. **查询相似向量**：基于输入向量执行近似最近邻搜索 (ANN)。 5. **调用 DeepSeek API**：将返回的结果传递给 DeepSeek，生成更详细的上下文说明[^2]。 --- ###