活动介绍

TITLE: Connect to Server ------------------------------ Cannot connect to ZHANGGUOQIANG\SQLEXPRESS. ------------------------------ ADDITIONAL INFORMATION: A network-related or instance-specific error occurred while establishing a connection to SQL Server. The server was not found or was not accessible. Verify that the instance name is correct and that SQL Server is configured to allow remote connections. (provider: SQL Network Interfaces, error: 26 - Error Locating Server/Instance Specified) (Microsoft SQL Server, Error: -1) For help, click: https://docs.microsoft.com/sql/relational-databases/errors-events/mssqlserver--1-database-engine-error ------------------------------ BUTTONS: OK ------------------------------

时间: 2025-06-17 10:49:19 浏览: 38
### 无法连接到 SQL Server 实例 ZHANGGUOQIANG\SQLEXPRESS 的问题分析 当遇到“network-related or instance-specific error connecting to SQL Server”错误时,通常表示客户端无法定位指定的 SQL Server 实例。以下是可能导致此问题的原因及解决方法: #### 1. SQL Server 实例名称或服务器名称配置错误 确保在连接字符串中正确指定了服务器名称和实例名称。例如,如果 SQL Server 安装为命名实例,则需要使用以下格式:`Server=ZHANGGUOQIANG\SQLEXPRESS;`[^1]。若服务器名称或实例名称拼写错误,将导致无法找到指定实例。 #### 2. SQL Server Browser 服务未启动 SQL Server Browser 服务负责通知客户端有关命名实例的端口号。如果该服务未运行,客户端可能无法识别实例。可以通过以下步骤检查并启动 SQL Server Browser: - 打开“服务”管理工具(services.msc)。 - 搜索“SQL Server Browser”,确保其状态为“正在运行”。如果未运行,请右键单击并选择“启动”[^2]。 #### 3. 防火墙阻止了 SQL Server 流量 防火墙可能会阻止 SQL Server 使用的端口(默认为 TCP 1433 或动态分配的端口)。可以尝试以下操作以解决此问题: - 确保防火墙允许 SQL Server 的默认端口(TCP 1433)或动态分配的端口通过。 - 如果使用的是命名实例,则需要允许 UDP 1434(用于 SQL Server Browser)[^3]。 #### 4. SQL Server 未配置为接受远程连接 SQL Server 必须显式启用远程连接功能。可以通过以下步骤验证并启用远程连接: - 在 SQL Server Management Studio (SSMS) 中,右键单击服务器名称并选择“属性”。 - 转到“连接”选项卡,确保选中了“允许远程连接到此服务器”[^4]。 #### 5. SQL Server 网络协议配置问题 确保 SQL Server 已启用必要的网络协议(如 TCP/IP)。可以通过以下步骤检查并启用 TCP/IP: - 打开 SQL Server 配置管理器。 - 转到“SQL Server 网络配置”->“Protocols for SQLEXPRESS”。 - 确保“TCP/IP”已启用。如果未启用,请右键单击并选择“启用”[^5]。 #### 6. 连接字符串中的端口号配置 如果 SQL Server 使用的是非默认端口(非 1433),则需要在连接字符串中明确指定端口号。例如:`Server=ZHANGGUOQIANG,1500;` 其中 `1500` 是实际使用的端口号[^6]。 #### 示例代码:测试连接字符串 以下是一个示例连接字符串,适用于命名实例: ```csharp string connectionString = "Server=ZHANGGUOQIANG\\SQLEXPRESS;Database=master;Trusted_Connection=True;"; using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString)) { try { connection.Open(); Console.WriteLine("Connection successful!"); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}"); } } ``` ### 总结 上述问题的常见原因包括实例名称错误、SQL Server Browser 未启动、防火墙阻止流量、远程连接未启用以及网络协议配置不当等。逐一排查上述可能性后,应能解决连接问题。
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[weblogi1@katibpl2 ~]$ export _DATA_='{"jmbNumber":"996000179"}' [weblogi1@katibpl2 ~]$ curl -v -X POST -H 'Content-Type: application/json; charset=UTF-8' --data "$_DATA_" https://webtoe6b.sr55.in-dev.netbk.co.jp:10002/entryadmin/api/CsEntryByH3SsnbAccout.json | native2ascii -encoding UTF-8 % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 0 0 0 0 0 0 0 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0* About to connect() to webtoe6b.sr55.in-dev.netbk.co.jp port 10002 (#0) * Trying 172.64.10.111... * Connected to webtoe6b.sr55.in-dev.netbk.co.jp (172.64.10.111) port 10002 (#0) * Initializing NSS with certpath: sql:/etc/pki/nssdb * CAfile: /etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt CApath: none * SSL connection using TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_128_GCM_SHA256 * Server certificate: * subject: CN=webtoe6b.sr55.in-dev.netbk.co.jp * start date: 3�� 03 00:00:00 2025 GMT * expire date: 4�� 02 23:59:59 2026 GMT * common name: webtoe6b.sr55.in-dev.netbk.co.jp * issuer: CN=Amazon RSA 2048 M03,O=Amazon,C=US > POST /entryadmin/api/CsEntryByH3SsnbAccout.json HTTP/1.1 > User-Agent: curl/7.29.0 > Host: webtoe6b.sr55.in-dev.netbk.co.jp:10002 > Accept: */* > Content-Type: application/json; charset=UTF-8 > Content-Length: 25 > } [data not shown] * upload completely sent off: 25 out of 25 bytes < HTTP/1.1 404 Not Found < Cache-Control: must-revalidate,no-cache,no-store < Content-Type: text/html;charset=iso-8859-1 < Content-Length: 398 < { [data not shown] 100 423 100 398 100 25 2940 184 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 2970 * Connection #0 to host webtoe6b.sr55.in-dev.netbk.co.jp left intact <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=ISO-8859-1"/> <title>Error 404 Not Found</title> </head> <body>HTTP ERROR 404 Not Found URI:/entryadmin/api/CsEntryByH3SsnbAccout.json STATUS:404 MESSAGE:Not Found SERVLET:- </body> </html>

代码报错:iperf3执行错误: cannot access local variable ‘elapsed’ where it is not associated with a value 请重读一下iperf3的说明,再确认真的没有Bug了吗? Usage: iperf [-s|-c host] [options] iperf [-h|–help] [-v|–version] Server or Client: -p, --port # server port to listen on/connect to -f, --format [kmgKMG] format to report: Kbits, Mbits, KBytes, MBytes -i, --interval # seconds between periodic bandwidth reports -F, --file name xmit/recv the specified file -B, --bind bind to a specific interface -V, --verbose more detailed output -J, --json output in JSON format –logfile f send output to a log file -d, --debug emit debugging output -v, --version show version information and quit -h, --help show this message and quit Server specific: -s, --server run in server mode -D, --daemon run the server as a daemon -I, --pidfile file write PID file -1, --one-off handle one client connection then exit Client specific: -c, --client run in client mode, connecting to -u, --udp use UDP rather than TCP -b, --bandwidth #[KMG][/#] target bandwidth in bits/sec (0 for unlimited) (default 1 Mbit/sec for UDP, unlimited for TCP) (optional slash and packet count for burst mode) -t, --time # time in seconds to transmit for (default 10 secs) -n, --bytes #[KMG] number of bytes to transmit (instead of -t) -k, --blockcount #[KMG] number of blocks (packets) to transmit (instead of -t or -n) -l, --len #[KMG] length of buffer to read or write (default 128 KB for TCP, 8 KB for UDP) –cport bind to a specific client port (TCP and UDP, default: ephemeral port) -P, --parallel # number of parallel client streams to run -R, --reverse run in reverse mode (server sends, client receives) -w, --window #[KMG] set window size / socket buffer size -M, --set-mss # set TCP/SCTP maximum segment size (MTU - 40 bytes) -N, --no-delay set TCP/SCTP no delay, disabling Nagle’s Algorithm -4, --version4 only use IPv4 -6, --version6 only use IPv6 -S, --tos N set the IP ‘type of service’ -Z, --zerocopy use a ‘zero copy’ method of sending data -O, --omit N omit the first n seconds -T, --title str prefix every output line with this string –get-server-output get results from server –udp-counters-64bit use 64-bit counters in UDP test packets [KMG] indicates options that support a K/M/G suffix for kilo-, mega-, or giga-

C:\Users\Tong\AppData\Local\Programs\Python\Python312\python.exe C:\Users\Tong\Desktop\python项目\web指纹.py Request error for http://nc-cloud.com: HTTPConnectionPool(host='nc-cloud.com', port=80): Max retries exceeded with url: / (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x0000026AE5448C80>, 'Connection to nc-cloud.com timed out. (connect timeout=3)')) http://nc-cloud.com - Detected technologies: [] Request error for https://gitlab.com: HTTPSConnectionPool(host='gitlab.com', port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1000)'))) https://gitlab.com - Detected technologies: [] Request error for http://ai-quick.com: HTTPSConnectionPool(host='www.starbrocoin.com', port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x0000026AE544AD50>, 'Connection to www.starbrocoin.com timed out. (connect timeout=3)')) http://ai-quick.com - Detected technologies: [] http://example.com - Detected technologies: [] http://wordpress.org - Detected technologies: ['WordPress', 'Nginx'] 进程已结束,退出代码为 0 还是报错怎么办

# ======================================================= # 业务领域多模态RAG智能问答系统 (Business-RAG-MultiModal) # v2.1 - 最终稳定版 # ======================================================= # --- 核心依赖库导入 --- import os import hashlib import json import logging import base64 import pathlib import re import requests # 用于直接调用Ollama API import time # 新增:用于重试机制 from typing import List, Dict # --- LlamaIndex 核心导入 --- from llama_index.core import Settings from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, PromptTemplate, Document, StorageContext from llama_index.core.readers.base import BaseReader as LlamaBaseReader from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter from llama_index.core.schema import TextNode from llama_index.llms.ollama import Ollama from llama_index.core.postprocessor import SentenceTransformerRerank from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding # --- Milvus 相关导入 --- from llama_index.vector_stores.milvus import MilvusVectorStore from pymilvus import utility, connections, Collection # --- 配置日志 --- logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) # ======================================================= # 1. 全局配置区 # ======================================================= CONFIG = { "knowledge_base_dir": "knowledge_base", "image_cache_file": "image_description_cache_offline.json", "embed_model_path": "D:/models/text2vec-base-chinese", "reranker_model_path": "D:/models/bge-reranker-v2-m3", "llm_model_name": "qwen3:8b", "mllm_model_name": "llava", "llm_request_timeout": 600.0, "chunk_size": 512, "chunk_overlap": 50, "retrieval_top_k": 10, "rerank_top_n": 3, "device": "cpu", # --- Milvus配置 --- "milvus_host": "127.0.0.1", # 确保与Docker容器端口一致 "milvus_port": "19530", # 默认端口 "milvus_collection": "law_rag_collection_v1", "vector_dim": 768 } # ======================================================= # 2. 核心功能函数区 # ======================================================= def load_image_cache(): if os.path.exists(CONFIG["image_cache_file"]): with open(CONFIG["image_cache_file"], 'r', encoding='utf-8') as f: try: return json.load(f) except json.JSONDecodeError: return {} return {} def save_image_cache(cache): with open(CONFIG["image_cache_file"], 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(cache, f, ensure_ascii=False, indent=4) def get_image_description_from_mllm(image_bytes: bytes, local_mllm: Ollama, question="请详细描述这张图片的内容,如果图片中有文字也请一并识别出来。") -> str: """ 【修正版】直接调用Ollama API来获取图片描述,并使用正确的sha256。 """ image_cache = load_image_cache() image_hash = hashlib.sha256(image_bytes).hexdigest() if image_hash in image_cache: logger.info(f" - 发现已缓存的离线图片描述 (hash: {image_hash[:8]}...),从缓存加载。") return image_cache[image_hash] logger.info(f" - 未找到图片缓存,正在直接调用Ollama API (模型: {local_mllm.model})...") try: image_b64 = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8") payload = { "model": local_mllm.model, "prompt": question, "images": [image_b64], "stream": False } response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json=payload, timeout=CONFIG["llm_request_timeout"] ) response.raise_for_status() response_data = response.json() description = response_data.get('response', '[模型未返回有效描述]').strip() formatted_description = f"[图片描述]: {description}\n" image_cache[image_hash] = formatted_description save_image_cache(image_cache) return formatted_description except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error(f"直接调用Ollama API处理图片时发生网络异常: {e}") return "[网络异常导致图片处理失败]\n" except Exception as e: logger.error(f"处理图片时发生未知异常: {e}") return "[未知异常导致图片处理失败]\n" class CustomMultimodalReader(LlamaBaseReader): def __init__(self, mllm_instance: Ollama): super().__init__() self.mllm = mllm_instance def load_data(self, file_path_obj: pathlib.Path, extra_info: Dict = None) -> List[Document]: file_path_str = str(file_path_obj) if file_path_str.endswith(".pdf"): return self._load_pdf(file_path_str, extra_info) elif file_path_str.endswith(".docx"): return self._load_docx(file_path_str, extra_info) else: # 为 .txt 文件添加一个基本的加载器 try: with open(file_path_str, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() return [Document(text=text, extra_info={**(extra_info or {}), "file_name": os.path.basename(file_path_str)})] except Exception as e: logger.error(f"处理TXT文件 '{file_path_str}' 时发生错误: {e}") return [] def _load_pdf(self, file_path: str, extra_info: Dict = None) -> List[Document]: documents = [] try: import pypdf with open(file_path, "rb") as fp: reader = pypdf.PdfReader(fp) if reader.is_encrypted: logger.warning(f"文件 {os.path.basename(file_path)} 是加密PDF,已跳过。") return [] for i, page in enumerate(reader.pages): page_info = {**(extra_info or {}), "page_label": str(i + 1), "file_name": os.path.basename(file_path)} if page_text := page.extract_text(): documents.append(Document(text=page_text.strip(), extra_info=page_info.copy())) for img_file_obj in page.images: if img_bytes := img_file_obj.data: image_description = get_image_description_from_mllm(img_bytes, self.mllm) documents.append(Document(text=image_description, extra_info={**page_info.copy(), "content_type": "image_description"})) except Exception as e: logger.error(f"处理PDF文件 '{file_path}' 时发生错误: {e}") return documents def _load_docx(self, file_path: str, extra_info: Dict = None) -> List[Document]: documents = [] try: import docx doc = docx.Document(file_path) file_info = {**(extra_info or {}), "file_name": os.path.basename(file_path)} for para in doc.paragraphs: if para.text.strip(): documents.append(Document(text=para.text.strip(), extra_info=file_info.copy())) for table in doc.tables: table_text = "\n".join([" | ".join([cell.text for cell in row.cells]) for row in table.rows]).strip() if table_text: documents.append(Document(text=f"[表格内容]:\n{table_text}", extra_info={**file_info.copy(), "content_type": "table_content"})) for rel in doc.part.rels.values(): if "image" in rel.target_ref: if image_bytes := rel.target_part.blob: image_description = get_image_description_from_mllm(image_bytes, self.mllm) documents.append(Document(text=image_description, extra_info={**file_info.copy(), "content_type": "image_description"})) except Exception as e: logger.error(f"处理DOCX文件 '{file_path}' 时发生错误: {e}") return documents # --- RAG核心流程函数 --- def setup_models_and_services(): """集中加载所有本地AI模型,并进行全局配置。""" logger.info("--- 步骤A: 加载所有本地AI模型 ---") embed_model = HuggingFaceEmbedding( model_name=CONFIG["embed_model_path"], device=CONFIG["device"] ) logger.info(f"成功加载本地嵌入模型: {CONFIG['embed_model_path']}") llm_model = Ollama(model=CONFIG["llm_model_name"], request_timeout=CONFIG["llm_request_timeout"]) logger.info(f"成功配置本地Ollama LLM (模型: {CONFIG['llm_model_name']})") mllm_for_parsing = Ollama(model=CONFIG["mllm_model_name"], request_timeout=300.0) logger.info(f"成功配置本地Ollama MLLM (模型: {CONFIG['mllm_model_name']})") reranker = SentenceTransformerRerank( model=CONFIG["reranker_model_path"], top_n=CONFIG["rerank_top_n"], device=CONFIG["device"] ) logger.info(f"成功加载本地重排模型: {CONFIG['reranker_model_path']}") # 将加载好的模型设置到全局 Settings 中,确保所有组件统一使用 Settings.embed_model = embed_model Settings.llm = llm_model logger.info("--- 已将embed_model和llm配置为全局默认 ---") logger.info("--- 所有AI模型加载完成 ---") return llm_model, embed_model, reranker, mllm_for_parsing def build_knowledge_index(mllm_for_parsing: Ollama, embed_model: HuggingFaceEmbedding): """ 【最终修正版】构建向量索引并将其持久化到Milvus数据库。 包含手动嵌入生成以绕过库的潜在bug。 """ logger.info("--- 步骤B: 连接Milvus并构建/加载知识库向量索引 ---") # ===== 新增:Milvus连接重试机制 ===== max_retries = 5 retry_delay = 5 # 秒 connected = False for attempt in range(max_retries): try: connections.connect(alias="default", host=CONFIG["milvus_host"], port=CONFIG["milvus_port"]) logger.info(f"成功连接到 Milvus 服务 at {CONFIG['milvus_host']}:{CONFIG['milvus_port']}") connected = True break except Exception as e: logger.warning(f"连接Milvus失败(尝试 {attempt+1}/{max_retries}): {e}") if attempt < max_retries - 1: logger.info(f"{retry_delay}秒后重试...") time.sleep(retry_delay) else: logger.error(f"无法连接到 Milvus 服务,已达到最大重试次数") raise ConnectionError(f"无法连接Milvus: {str(e)}") if not connected: raise RuntimeError("Milvus连接失败") vector_store = MilvusVectorStore( uri=f"http://{CONFIG['milvus_host']}:{CONFIG['milvus_port']}", collection_name=CONFIG["milvus_collection"], dim=CONFIG["vector_dim"], overwrite=False ) collection_exists_and_has_content = False if utility.has_collection(CONFIG["milvus_collection"]): collection = Collection(name=CONFIG["milvus_collection"]) collection.load() if collection.num_entities > 0: collection_exists_and_has_content = True if collection_exists_and_has_content: logger.info(f"在Milvus中已找到包含实体的集合,直接加载索引...") index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store) logger.info("从Milvus加载索引完成。") else: if utility.has_collection(CONFIG["milvus_collection"]): logger.info("在Milvus中找到空集合,开始处理并填充数据...") else: logger.info(f"在Milvus中未找到集合,开始完整的数据处理和索引构建流程...") # 步骤 1: 数据加载和切分 (此部分不变) reader = SimpleDirectoryReader( input_dir=CONFIG["knowledge_base_dir"], required_exts=[".pdf", ".docx", ".txt"], file_extractor={".pdf": CustomMultimodalReader(mllm_instance=mllm_for_parsing), ".docx": CustomMultimodalReader(mllm_instance=mllm_for_parsing)}, recursive=True ) documents = reader.load_data(show_progress=True) all_nodes = [] sentence_splitter = SentenceSplitter(chunk_size=CONFIG["chunk_size"], chunk_overlap=CONFIG["chunk_overlap"]) for doc in documents: filename = doc.metadata.get("file_name", "").lower() if doc.metadata.get("content_type") == "image_description": all_nodes.append(doc); continue if filename.endswith(".pdf"): article_pattern = r'(第[一二三四五六七八九十百千万零〇\d]+条)'; text_chunks = re.split(article_pattern, doc.text); i = 1 while i < len(text_chunks): article_title = text_chunks[i]; article_content = text_chunks[i+1] if (i + 1) < len(text_chunks) else "" full_article_text = (article_title + article_content).strip() if full_article_text: node = Document(text=full_article_text, extra_info=doc.metadata.copy()); all_nodes.append(node) i += 2 else: nodes = sentence_splitter.get_nodes_from_documents([doc]); all_nodes.extend(nodes) logger.info(f"文档条件化切分完毕,共生成 {len(all_nodes)} 个内容块 (Nodes)。") # --- 【核心修正】 --- # 步骤 2: 手动、显式地为所有节点生成向量嵌入 logger.info(f"正在为 {len(all_nodes)} 个节点手动生成向量嵌入...") for node in all_nodes: # node.get_content() 是获取节点文本最稳健的方法 node.embedding = embed_model.get_text_embedding(node.get_content()) logger.info("所有节点的向量嵌入已手动生成。") # --- 【核心修正结束】 --- # 步骤 3: 将已经带有向量的节点添加到Milvus logger.info(f"正在将 {len(all_nodes)} 个带有预生成向量的节点添加到Milvus...") vector_store.add(all_nodes) logger.info("节点已成功添加到Milvus。") # 步骤 4: 从已填充的向量存储创建索引对象 index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store) logger.info("索引对象创建完成。") connections.disconnect("default") logger.info("已断开与 Milvus 服务的连接。") return index def run_query_pipeline(index: VectorStoreIndex, llm_model: Ollama, reranker: SentenceTransformerRerank): """启动问答流程,循环处理预设的问题。""" logger.info("--- 步骤C: 开始RAG问答流程 ---") QA_PROMPT_TEMPLATE = PromptTemplate( "你是一个专业的业务问答助手,负责根据内部知识库提供精准、可靠的回答。\n\n" "**你的任务是:**\n" "1. 仔细阅读下面提供的“参考信息”。\n" "2. 根据“参考信息”直接回答“用户问题”,禁止进行任何形式的猜测、推理或使用你自己的知识。\n" "3. **引用来源**:在回答中,如果引用了某份文件的内容,必须在相关句子末尾用 (文件名) 的格式注明来源。\n" "4. **版本对比**:如果参考信息来自不同版本的文件(例如,文件名中包含年份),请对比说明它们之间的差异。\n" "5. **提供建议**:在回答的最后,根据回答内容,提供1-2条具体、可执行的业务建议。\n" "6. **未知问题**:如果“参考信息”中完全没有能回答问题的内容,你必须且只能回答:“根据提供的资料,无法回答该问题。”\n" "7. **格式要求**:回答的最后,必须附上一个“参考依据”列表,列出所有被引用的文件名。\n\n" "---------------------\n" "**参考信息:**\n{context_str}\n" "---------------------\n" "**用户问题:** {query_str}\n\n" "**你的回答:**\n" ) query_engine = index.as_query_engine( similarity_top_k=CONFIG["retrieval_top_k"], node_postprocessors=[reranker], text_qa_template=QA_PROMPT_TEMPLATE # llm会从全局Settings获取 ) questions = [ "根据附图1的技术架构图,究竟是哪个芯片独立负责生成刷新信号?", "数据出境安全评估申报流程图里,如果个人信息达到10万人规模该怎么办?", "我国公民的基本权力以及义务有哪些", "借钱不还怎么办?" ] for q in questions: logger.info(f"\n{'='*70}\n--- 用户提问: {q} ---") try: response = query_engine.query(q) logger.info("\n--- 模型最终回答 ---\n" + str(response)) logger.info("\n--- 回答引用的参考信息 (经重排后) ---") for i, node_with_score in enumerate(response.source_nodes): logger.info(f"--- 来源 {i+1} (得分: {node_with_score.score:.4f}, 文件: {node_with_score.metadata.get('file_name', 'N/A')}) ---") node = node_with_score.node if hasattr(node, 'text') and node.text: logger.info(f"内容预览: {node.text[:150]}...\n") else: logger.info(f"内容预览: [这是一个非文本节点,类型为: {type(node).__name__}]\n") except Exception as e: logger.error(f"执行RAG查询时发生错误: {e}", exc_info=True) logger.info(f"{'='*70}") # ======================================================= # 3. 主执行入口 # ======================================================= if __name__ == "__main__": logger.info("===== 启动业务领域多模态RAG智能问答系统 =====") try: llm, embed_model, reranker, mllm = setup_models_and_services() knowledge_index = build_knowledge_index(mllm, embed_model) run_query_pipeline(knowledge_index, llm, reranker) except Exception as e: logger.error(f"程序主流程发生致命错误,即将退出: {e}", exc_info=True) exit(1) logger.info("\n===== RAG系统执行完成 =====") 这是我的代码,(rag_project_env) PS D:\new_rag> & D:/miniconda/envs/rag_project_env/python.exe d:/new_rag/law_rag.py 2025-07-24 11:26:07,150 - INFO - ===== 启动业务领域多模态RAG智能问答系统 ===== 2025-07-24 11:26:07,150 - INFO - --- 步骤A: 加载所有本地AI模型 --- 2025-07-24 11:26:07,153 - INFO - Load pretrained SentenceTransformer: D:/models/text2vec-base-chinese 2025-07-24 11:26:08,791 - INFO - 成功加载本地嵌入模型: D:/models/text2vec-base-chinese 2025-07-24 11:26:08,791 - INFO - 成功配置本地Ollama LLM (模型: qwen3:8b) 2025-07-24 11:26:08,791 - INFO - 成功配置本地Ollama MLLM (模型: llava) 2025-07-24 11:26:09,586 - INFO - 成功加载本地重排模型: D:/models/bge-reranker-v2-m3 2025-07-24 11:26:09,586 - INFO - --- 已将embed_model和llm配置为全局默认 --- 2025-07-24 11:26:09,586 - INFO - --- 所有AI模型加载完成 --- 2025-07-24 11:26:09,586 - INFO - --- 步骤B: 连接Milvus并构建/加载知识库向量索引 --- 2025-07-24 11:26:19,712 - WARNING - 连接Milvus失败(尝试 1/5): <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> 2025-07-24 11:26:19,712 - INFO - 5秒后重试... 2025-07-24 11:26:34,849 - WARNING - 连接Milvus失败(尝试 2/5): <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> 2025-07-24 11:26:34,849 - INFO - 5秒后重试... 2025-07-24 11:26:49,974 - WARNING - 连接Milvus失败(尝试 3/5): <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> 2025-07-24 11:26:49,978 - INFO - 5秒后重试... 2025-07-24 11:27:05,102 - WARNING - 连接Milvus失败(尝试 4/5): <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> 2025-07-24 11:27:05,102 - INFO - 5秒后重试... 2025-07-24 11:27:20,192 - WARNING - 连接Milvus失败(尝试 5/5): <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> 2025-07-24 11:27:20,192 - ERROR - 无法连接到 Milvus 服务,已达到最大重试次数 2025-07-24 11:27:20,192 - ERROR - 程序主流程发生致命错误,即将退出: 无法连接Milvus: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> Traceback (most recent call last): File "d:\new_rag\law_rag.py", line 230, in build_knowledge_index connections.connect(alias="default", host=CONFIG["milvus_host"], port=CONFIG["milvus_port"]) File "D:\miniconda\envs\rag_project_env\lib\site-packages\pymilvus\orm\connections.py", line 459, in connect connect_milvus(**kwargs, user=user, password=password, token=token, db_name=db_name) File "D:\miniconda\envs\rag_project_env\lib\site-packages\pymilvus\orm\connections.py", line 420, in connect_milvus raise e from e File "D:\miniconda\envs\rag_project_env\lib\site-packages\pymilvus\orm\connections.py", line 412, in connect_milvus gh._wait_for_channel_ready(timeout=timeout) File "D:\miniconda\envs\rag_project_env\lib\site-packages\pymilvus\client\grpc_handler.py", line 159, in _wait_for_channel_ready raise MilvusException( pymilvus.exceptions.MilvusException: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)> During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "d:\new_rag\law_rag.py", line 374, in <module> knowledge_index = build_knowledge_index(mllm, embed_model) File "d:\new_rag\law_rag.py", line 241, in build_knowledge_index raise ConnectionError(f"无法连接Milvus: {str(e)}") ConnectionError: 无法连接Milvus: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530, illegal connection params or server unavailable)>这是我的报错,services: etcd: container_name: milvus-etcd image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.5 environment: - ETCD_AUTO_COMPACTION_MODE=revision - ETCD_AUTO_COMPACTION_RETENTION=1000 - ETCD_QUOTA_BACKEND_BYTES=4294967296 - ETCD_SNAPSHOT_COUNT=50000 volumes: - ./volumes/etcd:/etcd command: etcd -advertise-client-urls=http://127.0.0.1:2379 -listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --data-dir /etcd minio: container_name: milvus-minio image: quay.io/minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z environment: - MINIO_ROOT_USER=minioadmin - MINIO_ROOT_PASSWORD=minioadmin volumes: - ./volumes/minio:/minio_data command: minio server /minio_data standalone: container_name: milvus-standalone image: milvusdb/milvus:v2.5.0 # <-- 修正点在这里 command: ["milvus", "run", "standalone"] environment: - ETCD_ENDPOINTS=etcd:2379 - MINIO_ADDRESS=minio:9000 volumes: - ./volumes/milvus:/var/lib/milvus ports: - "19530:19530" # Milvus port - "9091:9091" # Milvus metrics port depends_on: - "etcd" - "minio" volumes: etcd: minio: milvus:这是我的docker-compose.yml,请帮我解决我的报错,或者更改我的代码让我避开这个问题

* Host mkts.chinaums.com:443 was resolved. * IPv6: (none) * IPv4: 120.49.72.20 * Trying 120.49.72.20:443... * schannel: disabled automatic use of client certificate * ALPN: curl offers http/1.1 * ALPN: server accepted http/1.1 * Connected to mkts.chinaums.com (120.49.72.20) port 443 * using HTTP/1.x > GET / HTTP/1.1 > Host: mkts.chinaums.com > User-Agent: curl/8.13.0 > Accept: */* > * Request completely sent off * schannel: remote party requests renegotiation * schannel: renegotiating SSL/TLS connection * schannel: SSL/TLS connection renegotiated * schannel: remote party requests renegotiation * schannel: renegotiating SSL/TLS connection * schannel: SSL/TLS connection renegotiated < HTTP/1.1 200 OK < Date: Sun, 20 Jul 2025 16:36:27 GMT < Content-Type: text/html; charset=utf-8 < Content-Length: 612 < Connection: keep-alive < Last-Modified: Wed, 18 Jan 2023 09:25:00 GMT < ETag: "63c7baec-264" < X-Frame-Options: ALLOW-FROM https://mkto.chinaums.com < Strict-Transport-Security: max-age=0; preload < X-Cache: BYPASS < X-Request-Id: d4c5dcffa825ba898158029e6361418e < Server: WAF < Accept-Ranges: bytes < <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Welcome to nginx!</title> <style> body { width: 35em; margin: 0 auto; font-family: Tahoma, Verdana, Arial, sans-serif; } </style> </head> <body> Welcome to nginx! If you see this page, the nginx web server is successfully installed and working. Further configuration is required. For online documentation and support please refer to nginx.org.
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