Milvus实战：如何用一个数据库提升你的AI项目性能

主要观点总结

本文深入探讨了如何通过LlamaIndex整合智谱AI的GLM-4和Embedding-3模型构建RAG应用，并针对性能瓶颈提出了有效的解决方案。通过本地文件存储和向量数据库选型，最终选择了Milvus作为向量数据库。文章详细描述了使用Docker-Compose安装Milvus，并利用attu进行连接和操作的过程。通过存储向量到Milvus数据库，显著提高了查询速度。此外，还探讨了使用Chroma作为向量数据库的方案。

关键观点总结

关键观点1: LlamaIndex整合智谱AI的GLM-4和Embedding-3模型构建RAG应用

介绍了如何使用LlamaIndex整合智谱AI的模型来构建RAG应用，并指出了Embedding-3模型同步调用导致的性能问题。

关键观点2: 解决方案：将文档的向量存储起来

通过将文档的向量存储起来，可以显著提高检索速度，避免重复的HTTP同步请求，从而节省成本和时间。

关键观点3: 向量数据库的选型

对比了多种向量数据库的特点和性能，包括Chroma、Milvus等，最终选择了Milvus作为向量数据库。

关键观点4: Milvus的安装和使用

通过Docker-Compose安装了Milvus，并利用attu进行了连接和操作。通过存储向量到Milvus数据库，提高了查询速度。

关键观点5: 使用Chroma作为向量数据库的方案

探讨了使用Chroma作为向量数据库的方案，它内置了SQLite，简化了安装和使用过程。

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