使用 Milvus 存储 - AgentKit 文档

milvus 后端把知识片段的 embedding 写入 Milvus collection，既可连接 Milvus 或 Zilliz Cloud，也可使用本地 Milvus Lite 文件。该后端从 VeADK 1.0.3 开始提供。

依赖

pip install "veadk-python[extensions]"

使用 Milvus Lite

本地验证时，可以把 DATABASE_MILVUS_URI 指向 Milvus Lite 数据文件，并配置 embedding 模型：

export DATABASE_MILVUS_URI="./data/product_docs.db"
export MODEL_EMBEDDING_API_KEY="your-ark-api-key"

首次运行会创建数据文件；再次使用相同文件和 collection 名称时，可以检索已写入的内容。

使用示例

from veadk import Agent
from veadk.knowledgebase import KnowledgeBase

kb = KnowledgeBase(
    backend="milvus",
    index="product_docs",
    backend_config={
        "index": "product_docs",
        "milvus_config": {
            "uri": "https://milvus.example.com",
            "token": "填入 Milvus Token",
            "db_name": "default",
        },
    },
)
kb.add_from_directory("./docs")

agent = Agent(knowledgebase=kb)

参数

参数	类型	默认值	说明
`index`	`str`	无	Milvus collection 名称。必须以字母或下划线开头，只能包含字母、数字和下划线，最长 255 个字符。
`milvus_config`	`MilvusConfig`	从 `DATABASE_MILVUS_*` 读取	Milvus 连接与 collection 配置。
`embedding_config`	`EmbeddingModelConfig`	从 `MODEL_EMBEDDING_*` 读取	用于生成知识片段向量的 embedding 模型配置。

Milvus 配置

配置项	环境变量	类型	默认值	说明
`uri`	`DATABASE_MILVUS_URI`	`str`	`""`	远程 Milvus URI 或 Milvus Lite 本地文件路径，必填。
`token`	`DATABASE_MILVUS_TOKEN`	`str`	`""`	Milvus Token；优先于用户名和密码。
`user`	`DATABASE_MILVUS_USER`	`str`	`""`	用户名，与 `password` 配合使用。
`password`	`DATABASE_MILVUS_PASSWORD`	`str`	`""`	密码。
`db_name`	`DATABASE_MILVUS_DB_NAME`	`str`	`default`	数据库名称。
`overwrite`	`DATABASE_MILVUS_OVERWRITE`	`bool`	`false`	初始化时是否覆盖同名 collection。
`timeout`	`DATABASE_MILVUS_TIMEOUT`	`float \| None`	`None`	请求超时秒数。
`output_fields`	`DATABASE_MILVUS_OUTPUT_FIELDS`	`list[str] \| str`	空	需要随检索结果返回的字段；环境变量可使用逗号分隔或 JSON 数组。

启用 overwrite 可能清除同名 collection 中的现有数据。仅在确认可以重建知识库时使用。

最后修改于 2026年9月19日