README
¶
Milvus — RAG с Milvus
Интерактивный RAG-чат с Milvus как векторным хранилищем.
Внимание: Milvus — самый ресурсоёмкий бэкенд. Требуется ~2 GB RAM для работы. При первом запуске может потребоваться время на инициализацию (start_period: 30s).
Быстрый старт
1. Запустите Milvus (etcd + minio + milvus standalone):
docker compose up -d
2. Запустите пример:
cd examples/milvus && cp .env.example .env && go run .
Для mock-режима этого достаточно. Для реального LLM задайте LLM_PROVIDER=ollama|openai|anthropic и соответствующие ключи.
Переменные окружения
| Переменная | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|
LLM_PROVIDER |
mock |
LLM провайдер (mock, ollama, openai, anthropic) |
EMBEDDING_DIM |
1536 |
Размерность векторов |
MILVUS_ADDR |
localhost:19121 |
Адрес Milvus REST API |
COLLECTION_NAME |
draftrag_chunks |
Имя коллекции |
Примечание
MilvusStore — внутренний API (internal/infrastructure/vectorstore), статус: "API в разработке".
Публичный API будет добавлен в одном из следующих релизов.
Documentation
¶
Overview ¶
@sk-task docs-and-examples#T3.3: milvus example — RAG-чат с Milvus (AC-005). Использует публичный API draftrag напрямую. Shared только для mock/print. MilvusStore — внутренний API (internal/infrastructure/vectorstore), документирован как "API в разработке".
Быстрый старт с Docker:
docker compose up -d cp .env.example .env && go run .
Source Files