enterprise-kb-rag/2.3_Milvus向量数据库

2.3 Milvus向量数据库

本目录对应课件 ② 项目工具/2.4 Milvus向量数据库，代码内容与课件保持一致（仅针对当前环境的 pymilvus 版本做了少量兼容性修正，见下方说明）。

• 01_operate_db.py: 设置向量数据库（operate_db）。
• 02_collection_operations.py: Collection 与索引操作（operate_table）。
• 03_entity_insert_update_delete.py: Entity 增、删、改（operate_entity）。
• 04_entity_query.py: 单向量、批量、分区、过滤、范围搜索（query_operation）。
• 05_hybrid_search_rerank.py: 多向量混合检索与 RRF/加权重排（demo_rankers + complex_query）。
• 06_load_and_drop_collection.py: 加载已有数据与删除 Collection。

示例默认使用 Milvus Lite，本地数据库文件为当前目录下的 milvus_demo.db（首次运行会自动创建）。

运行方式

请使用 EnterpriseKB-RAG conda 环境，并按顺序依次运行 01 ~ 06（04 依赖 03 写入的数据，06 依赖 03/04 使用的 demo_v2 集合）：

conda activate EnterpriseKB-RAG
python 01_operate_db.py
python 02_collection_operations.py
python 03_entity_insert_update_delete.py
python 04_entity_query.py
python 05_hybrid_search_rerank.py
python 06_load_and_drop_collection.py

每个脚本都会在开头清理自己创建的 collection（has_collection + drop_collection），所以可以重复运行整套流程。

相对课件代码的兼容性修正

当前环境安装的 pymilvus==3.0.0（对应 milvus-lite==3.2.1）比课件编写时用的版本更新，以下两处课件写法在新版本下会报错，已做调整：

1. 索引类型不能留空字符串：课件中 index_type=''（留空表示自动索引）在新版本会报 missing required 'index_type' parameter，已改为向量字段用 'AUTOINDEX'、标量字段用 'INVERTED'。
2. 自定义 index_name 不生效：新版本里实际生效的索引名固定为字段名（课件里自定义的 vector_index/default_index 只是入参，服务端仍以字段名命名索引），因此 describe_index 前先用 list_indexes(field_name=...) 取真实的索引名，避免 "多个索引，请指定 index_name" 的报错。
3. 跨进程查询前需要 load_collection：Milvus Lite 每次新建 MilvusClient 连接同一个库文件时，之前写入的 collection 默认是 released 状态（只有同一进程内创建/插入数据后才会自动处于加载状态）。因此 04_entity_query.py、06_load_and_drop_collection.py 在查询前显式调用了 client.load_collection(...)。

除以上三点，其余代码逻辑、数据、注释均与课件保持一致。