《向量数据库指南》——用Milvus cloud搭建聊天机器人

作为向量数据库的佼佼者，Milvus 适用于各种需要借助高效和可扩展向量搜索功能的 AI 应用。

举个例子，如果想要搭建一个聊天机器人，Milvus 一定是其进行数据管理的首选。那么，如何让这个应用程序开发变得易于管理及更好理解，那就需要借助 Towhee（https://towhee.io/）了。Towhee 是一个新兴的机器学习（ML）框架，可以简化了实现和编排复杂 ML 模型的过程。

接下来我将介绍如何通过 Python 使用 Milvus + Towhee 搭建一个基础的 AI 聊天机器人。本文会重点讲解如何处理、分析非结构化数据及存储和查询向量数据。

总结

回顾一下，我们首先创建了 Towhee pipeline 来处理非结构化数据，并将其转化为向量并存储在 Milvus 向量数据库中。然后，搭建了一个查询 Pipeline，在聊天机器人中接入 LLM。最终，一个基础的聊天机器人界面便搭建完成。

简言之，Milvus 高度可扩展，提供高效的向量相似性搜索功能，能够帮助开发者轻松搭建聊天机器人、推荐系统、图片或文本识别等 ML 和 AI 应用。期待大家用 Milvus 搭建更出更棒的应用！