在前两篇文章中，我们已经达成了共识：“Milvus + BGE-base + BGE-Reranker” 是目前构建中文 RAG 系统的高性价比黄金组合。今天，我们将使用 LangChain 框架将这三个组件串联起来，构建一个真正具备“漏斗式检索”能力的 RAG pipline。 准备工作 在开始之前，请确保你已经安装了 Docker 并启动了 Milvus 实例。同时，你需要安装以下 Python 库： pip install langchain langchain-community langchain-huggingface pymilvus sentence-transformers 注：我们将使用最新的 langchain-huggingface 库来加载模型，这是 LangChain 官方推荐的现代化方式。 核心架构设计 我们的代码将遵循以下数据流： 1. 加载与切分 (Load & Split): 将长文档切分成…
上一篇我们搞定了“身体”（Milvus 向量数据库），这一篇我们要赋予系统“灵魂”（语义理解）。 很多开发者有一个误区：认为 RAG 的效果主要取决于大模型（LLM）的智商。其实不然，RAG 的“生死线”在于检索（Retrieval）。 如果你喂给 LLM 的是垃圾文档，在好的LLM 也救不了你。而决定检索质量的核心，就是 Embedding（向量化） 和 Rerank（重排序） 模型。 在上一章中，我们搭建了 Milvus 向量数据库，它就像是一个巨大的、极其高效的图书馆书架。但是，把书放上去只是第一步，最难的是：当用户问“苹果怎么吃”时，你怎么知道要把关于“水果”的书给他，而不是关于“iPhone 手机”…
为什么说 Milvus 2.0 是云原生的？它如何通过“存算分离”实现无限扩展？从 Kafka 的多路消费到 HNSW 的参数调优，本文配合详细架构图，深度拆解 Milvus 的内核机制。 在 RAG 系统中，向量数据库（Vector Database）是长时记忆的载体。许多开发者在初次接触时，往往会选择 Faiss 这样的轻量级库。但当数据量突破千万级，或者需要高并发、高可用（HA）支持时，架构完善的数据库系统就成为了必然选择。 Milvus 是目前最主流的云原生向量数据库之一。与传统数据库不同，它采用了存储与计算完全分离的设计。这意味着，如果你还没看懂它的架构，你可能正在浪费大量的服务器资源，或者在面对“为什么刚插的数据搜不到？”这种问题时束手无策。 今天，我们通过一张图，并结合日志流转和索引原理，彻底看懂 Milvus 是如何工作的。…
如果你曾问过 ChatGPT：“今天我公司的股价是多少？”或者“请总结一下刚才我上传的这篇 PDF 文档”，你其实就已经触碰到了 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 的边缘。 在人工智能的浪潮中，大语言模型（LLM）展现出了惊人的才华，它们像是一个博古通今的学者，读完了互联网上几乎所有的书。但这个学者有两个致命的缺陷：第一，他的记忆停留在了训练结束的那一天（知识截止）；第二，他非常自信，即使不知道答案，也会一本正经地胡说八道（幻觉）。 RAG，就是为了治愈这两个“顽疾”而诞生的技术方案。 作为本系列文章的开篇，我们将带你回到原点，探讨 RAG 是什么，它为何成为 AI 应用的主流范式，以及在实际工程落地中，我们正在面临哪些棘手的挑战。 什么是 RAG？一场“开卷考试” 如果把大模型（如 GPT, Llama,…
在第一篇中，我们部署了 Label Studio；在第二篇中，我们清洗数据并训练了 YOLOv8 模型。 现在，我们要完成“闭环”：将训练好的 YOLO 模型部署为 Label Studio 的后端服务，实现 AI 辅助自动标注。 这意味着：你上传新图片后，AI 会自动帮你画好框，你只需要微调即可。效率提升神器！ 简介 纯手工标注是枯燥且低效的。Label Studio 最强大的功能之一就是 "Human-in-the-loop"（人机协同）： 1. 预标注：模型先预测一遍。 2. 人工修正：人类只需调整不准的框。 3. 循环迭代：修正后的数据再次训练模型，模型越来越准。 本文将教你如何使用 Docker 编写并部署一个自定义的 YOLOv8 ML…
简介 当你完成了 Label Studio 的标注工作，点击“导出”时，你会发现导出的文件结构并不能直接用于 YOLOv8 训练。 YOLO 模型对数据集有严格的要求：训练/验证集必须物理隔离，且必须包含 data.yaml 配置文件。 手动整理几千张图片不仅耗时，还容易出错（比如把猫的标签对应到了狗的图上）。本文将提供一个 Python 脚本，一键解决数据清洗、划分和配置生成的问题。 第一步：从 Label Studio 导出 1. 进入项目，点击右上角 Export。 2. 格式选择 YOLO。 3. 下载并解压 ZIP 包。 解压后的目录结构（假设文件夹名为 ls_export）： ls_export/ ├── classes.…
简介 在计算机视觉和 NLP 项目中，数据标注往往是最耗时的一环。Label Studio 是目前最流行的开源数据标注工具之一，它界面友好、配置灵活，支持图像、文本、音频等多种数据格式。 本文将介绍如何使用 Docker 部署 Label Studio，涵盖从个人快速测试到基于数据库的生产环境两种方案，并教你如何直接读取本地硬盘上的大量图片。 方案一：快速启动（适合个人测试） 如果你只是想快速体验一下，或者标注的数据量很小（几百张图片），直接使用 Docker 命令行启动是最简单的方式。 1. 启动命令 确保你已安装 Docker，然后在终端运行： docker run -it -p 8080:8080 \ -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data \ heartexlabs/label-studio:latest 2. 参数解析…
前言：为什么你不再需要虚拟机？ 对于 Windows 用户来说，想要体验 Linux 环境，过去的选择只有 VMware、VirtualBox 或者双系统。但这些方案要么资源占用巨大，要么显卡直通（GPU Passthrough）配置堪比“地狱难度”。 WSL 2 (Windows Subsystem for Linux 2) 的出现彻底改变了这一局面。 * 真内核： 自 2020 年发布以来，它拥有完整的 Linux 内核。 * 高性能： 文件 I/O 速度大幅提升。 * AI 神器： 它可以直接调用宿主机的 NVIDIA 显卡进行 CUDA 计算，无需在 Linux 内部折腾复杂的显卡驱动。 无论你是 X99…