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dify接入本地向量数据库

时间: 2025-03-13 19:17:31 浏览: 656

### Dify 接入本地向量数据库配置为了使 Dify 能够访问并利用本地向量数据库中的数据，通常需要完成几个主要部分的工作：安装必要的依赖项、配置连接参数以及编写相应的接口逻辑来实现与向量数据库之间的交互。 #### 安装所需软件包根据所使用的编程环境不同，可能需要引入特定的Python库或其他工具集。对于大多数情况而言，`pymilvus` 是一个常用的客户端库，它允许应用程序轻松地操作 Milvus 向量搜索引擎[^2]。 ```bash pip install pymilvus ``` #### 修改配置文件编辑 `config.py` 或者其他形式的应用程序设置文件，在其中定义指向本地部署的向量数据库的服务地址和其他必要选项： ```python VECTOR_DB_HOST = 'localhost' VECTOR_DB_PORT = 19530 COLLECTION_NAME = 'my_collection' ``` #### 编写 Python API 来桥接两者创建一个新的模块或者扩展现有的业务逻辑层，加入能够调用向量数据库API的方法。下面是一个简单的例子展示了如何查询最接近给定特征向量的结果集合： ```python from milvus import default_server, connections, Collection def init_vector_db(): """初始化向量数据库连接""" connections.connect( alias="default", host=VECTOR_DB_HOST, port=str(VECTOR_DB_PORT)) def search_similar_vectors(vector_query): collection = Collection(COLLECTION_NAME) results = collection.search([vector_query], metric_type="L2", params={"nprobe": 16}) return [item.id for item in results[0]] ``` 通过以上步骤就可以让Dify成功对接到本地运行着的向量数据库实例上了。需要注意的是实际项目里可能会涉及到更复杂的场景比如安全性考量、性能优化等方面的要求。

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