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背景介绍
阿里云向量检索服务Milvus版（简称阿里云Milvus）是一款云上全托管服务，确保了了与开源Milvus的100%兼容性，并支持无缝迁移。在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模 AI 向量数据的相似性检索服务。相比于自建，目前阿里云Milvus具备易用性、可用性、安全性、低成本与生态优势。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，阿里云Milvus 云服务成为多样化 AI 应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的 Attu 工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
阿里云Milvus现已无缝集成于阿里云PAI平台，一站式赋能用户构建高性能的RAG（Retrieval-Augmented Generation）对话系统。您可以利用Milvus作为向量数据的实时存储与检索核心，高效结合PAI和LangChain技术栈，实现从理论到实践的快速转化，搭建起功能强大的RAG解决方案。
前提条件
- 已创建Milvus实例，并配置了公网访问。
进入阿里云Milvus页面（https://www.aliyun.com/product/milvus），登录阿里云Milvus控制台（https://milvus.console.aliyun.com/#/overview）。并在左侧导航栏，单击Milvus实例，并继续创建实例。
在目标实例的安全配置页面，单击开启公网。输入当前服务器的公网访问IP地址或符合CIDR定义的IP地址段。
- 已开通PAI（EAS）并创建了默认工作空间。
登录PAI控制台（https://pai.console.aliyun.com），在左上角选择需要开通的地域后，进行认证、授权并开通服务，待开通成功后，便可进入控制台进行AI开发。
使用限制
- Milvus实例和PAI（EAS）须在相同地域下。
操作流程
步骤一：通过PAI部署RAG系统
1.进入模型在线服务页面。
a.登录PAI控制台(https://pai.console.aliyun.com/)。
b.在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应工作空间内。
c.在工作空间页面的左侧导航栏选择模型部署>模型在线服务（EAS），进入模型在线服务（EAS）页面。
2.在模型在线服务页面，单击部署服务。
3.在部署服务页面，选择大模型RAG对话系统部署。
4.在部署大模型RAG对话系统页面，配置以下关键参数，其余参数可使用默认配置，更多参数详情请参见大模型RAG对话系统（https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/deploy-a-rag-based-dialogue-system）。
5.单击部署。
当服务状态变为运行中时，表示服务部署成功。
步骤二：通过RAG WebUI上传知识库
1.配置RAG对话系统。
a.在模型在线服务（EAS）页面，单击查看Web应用，进入WebUI页面。
b.配置Embedding模型。
在RAG服务WebUI界面的Settings选项卡中，系统已自动识别并应用了部署服务时配置的向量检索库设置。
- Embedding Model Name：系统内置四种模型供您选择，将自动为您配置最合适的模型。
- Embedding Dimension：选择Embedding Model Name后，系统会自动进行配置，无需手动操作。
2.测试向量检索库连接是否正常。
系统已自动识别并应用了部署服务时配置的向量检索库设置，并且该设置不支持修改。您可以单击Connect Milvus，来验证Milvus连接是否正常。
3.上传知识库。 在RAG服务WebUI界面的Upload选项卡中，可以上传知识库文档。
a. 设置语义切块参数。
通过配置以下参数来控制文档切块粒度的大小和进行QA信息提取：
| 参数 | 描述 |
| Chunk Size | 指定每个分块的大小，单位为字节，默认为500。 |
| Chunk Overlap | 表示相邻分块之间的重叠量，默认为10。 |
| Process with QA Extraction Model | 通过选中Yes复选框启动QA信息提取功能，系统将在您上传业务数据文件后自动抽取出QA对，以获得更好的检索和回答效果。 |
b. 在Files页签下上传业务数据文件（支持多文件上传）。
本文以唐诗三百首的poems.txt（https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com）文档作为示例数据，您可以直接使用。
c. 单击Upload，系统会先对上传的文件进行数据清洗（文本提取、超链接替换等）和语义切块，然后进行上传。
步骤三：通过RAG WebUI对话
在RAG服务WebUI界面的Chat选项卡中，提供了多种不同的Prompt策略，您可以选择合适的预定义Prompt模板或输入自定义的Prompt模板以获得更好的推理效果。
1.配置LLM问答策略
a.在RAG服务WebUI界面的Chat选项卡中，选择LLM。
b.直接与LLM对话，返回大模型的回答。
2.配置Retrieval问答策略
3.配置RAG（Retrieval + LLM）问答策略
选择RAG (Retrieval + LLM)，然后进行向量检索等一系列实验。
步骤四：查看知识库切块
Attu是一款专为Milvus打造的开源数据库管理工具，提供了便捷的图形化界面， 极大的简化了对Milvus的操作与管理流程。下面，我们将使用Milvus的Attu工具，查看 向量检索服务的存储内容。
1.进入安全配置页面。
a.登录阿里云Milvus控制台（https://milvus.console.aliyun.com/）。
b.在左侧导航栏，单击Milvus实例。
c.在顶部菜单栏处，根据实际情况选择地域。
d.在Milvus实例页面，单击目标实例名称。
e.单击安全配置页签。
2.配置公网访问。
a.在安全配置页签，单击开启公网。
b.输入当前服务器的公网访问IP地址或符合CIDR定义的IP地址段。
多个IP条目以半角逗号（,）隔开，不可重复。您可以通过访问https://www.cip.cc/，获取当前服务器的公网访问IP地址。
c.单击确定。
3.访问Attu页面。
a.单击页面上方的Attu manager。
b.在弹出的对话框中输入所要访问的数据库、用户名和密码，单击连接，即可打开Attu管理页面。
实例创建完成后，系统会自动创建一个名为default的默认数据库，并为您创建一个名为root的用户，该用户的密码由您在创建实例时自行设置。
4.在Attu页面，您可以看到RAG服务自动创建的Collection。
相关信息
- 更多关于Milvus的介绍，请参见什么是向量检索服务Milvus版（https://help.aliyun.com/zh/milvus/product-overview/what-is-the-vector-retrieval-milvus-version）。
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如有疑问，可加入向量检索 Milvus 版用户交流钉群 59530004993咨询。