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sundynix-agentix/sundynix-mcp-go/internal/rag/milvus.go
T
Blizzard e5bbe7318c feat(rag): Milvus 集合维度自适应 — 切换 embedding 模型自动重建
ensure() 检测已存集合的向量维度,与当前 embedding 维度不一致则 Drop+重建
(DescribeCollection 读 TypeParams[dim])。支持从 mock(256)切到真实 embedding(如
百炼 text-embedding-v3=1024 维)无需手动清库。

验证: 接阿里云百炼 text-embedding-v3(OpenAI 兼容)真实 embedding——集合自动
256→1024 重建,入库5条;语义检索(查询措辞与文档不同):'存储搜索向量的组件'
→Milvus、'传消息的中间件'→NATS、'知识图谱存哪'→Neo4j,全部语义命中正确。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-10 17:12:24 +08:00

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4.7 KiB
Go

package rag
import (
"context"
"fmt"
"log"
"strconv"
"sync"
"github.com/milvus-io/milvus-sdk-go/v2/client"
"github.com/milvus-io/milvus-sdk-go/v2/entity"
)
const collection = "sundynix_wiki" // Wiki/知识库向量集合
// milvusStore 封装 Milvus 连接与集合管理(集合按首次写入的向量维度懒建)。
type milvusStore struct {
cli client.Client
mu sync.Mutex
dim int // 已建集合的维度(0=未建)
ok bool // 集合是否就绪
}
func openMilvus(ctx context.Context, addr string) (*milvusStore, error) {
cli, err := client.NewClient(ctx, client.Config{Address: addr})
if err != nil {
return nil, err
}
return &milvusStore{cli: cli}, nil
}
func (m *milvusStore) close() {
if m != nil && m.cli != nil {
_ = m.cli.Close()
}
}
// ensure 幂等地按维度 dim 建集合 + 向量索引 + 加载(首次写入时调用)。
func (m *milvusStore) ensure(ctx context.Context, dim int) error {
m.mu.Lock()
defer m.mu.Unlock()
if m.ok && m.dim == dim {
return nil
}
has, err := m.cli.HasCollection(ctx, collection)
if err != nil {
return err
}
// 已存集合维度不一致(如切换 embedding 模型)→ 重建。
if has {
if coll, derr := m.cli.DescribeCollection(ctx, collection); derr == nil {
if existing := vectorDim(coll); existing != 0 && existing != dim {
log.Printf("[rag] 集合维度 %d≠%d,重建 %s", existing, dim, collection)
if err := m.cli.DropCollection(ctx, collection); err != nil {
return fmt.Errorf("drop collection: %w", err)
}
has = false
}
}
}
if !has {
schema := entity.NewSchema().WithName(collection).WithDescription("sundynix wiki vectors").
WithField(entity.NewField().WithName("id").WithDataType(entity.FieldTypeInt64).WithIsPrimaryKey(true).WithIsAutoID(true)).
WithField(entity.NewField().WithName("kb").WithDataType(entity.FieldTypeVarChar).WithMaxLength(64)).
WithField(entity.NewField().WithName("text").WithDataType(entity.FieldTypeVarChar).WithMaxLength(8192)).
WithField(entity.NewField().WithName("vector").WithDataType(entity.FieldTypeFloatVector).WithDim(int64(dim)))
if err := m.cli.CreateCollection(ctx, schema, 1); err != nil {
return fmt.Errorf("create collection: %w", err)
}
idx, _ := entity.NewIndexAUTOINDEX(entity.COSINE)
if err := m.cli.CreateIndex(ctx, collection, "vector", idx, false); err != nil {
return fmt.Errorf("create index: %w", err)
}
}
if err := m.cli.LoadCollection(ctx, collection, false); err != nil {
return fmt.Errorf("load collection: %w", err)
}
m.dim, m.ok = dim, true
return nil
}
// insert 写入若干 (kb, text, vector)。
func (m *milvusStore) insert(ctx context.Context, kb string, texts []string, vecs [][]float32) error {
if len(vecs) == 0 {
return nil
}
if err := m.ensure(ctx, len(vecs[0])); err != nil {
return err
}
kbs := make([]string, len(texts))
for i := range kbs {
kbs[i] = kb
}
_, err := m.cli.Insert(ctx, collection, "",
entity.NewColumnVarChar("kb", kbs),
entity.NewColumnVarChar("text", texts),
entity.NewColumnFloatVector("vector", len(vecs[0]), vecs),
)
if err != nil {
return fmt.Errorf("insert: %w", err)
}
return m.cli.Flush(ctx, collection, false)
}
// vectorDim 从集合 schema 读出向量字段维度(用于检测维度变化)。
func vectorDim(coll *entity.Collection) int {
if coll == nil || coll.Schema == nil {
return 0
}
for _, f := range coll.Schema.Fields {
if f.DataType == entity.FieldTypeFloatVector {
if d, ok := f.TypeParams["dim"]; ok {
n, _ := strconv.Atoi(d)
return n
}
}
}
return 0
}
// Hit 是一条检索结果。
type Hit struct {
Text string
Score float32
}
// search 用查询向量做 topK 向量检索(可按 kb 过滤)。
func (m *milvusStore) search(ctx context.Context, kb string, qvec []float32, topK int) ([]Hit, error) {
if !m.ok {
// 集合未建(还没入过库)→ 尝试确保(按查询维度),无则空结果。
if err := m.ensure(ctx, len(qvec)); err != nil {
return nil, nil
}
}
expr := ""
if kb != "" {
expr = fmt.Sprintf("kb == \"%s\"", kb)
}
sp, _ := entity.NewIndexAUTOINDEXSearchParam(1)
results, err := m.cli.Search(ctx, collection, nil, expr, []string{"text"},
[]entity.Vector{entity.FloatVector(qvec)}, "vector", entity.COSINE, topK, sp)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("search: %w", err)
}
var hits []Hit
for _, r := range results {
textCol := r.Fields.GetColumn("text")
for i := 0; i < r.ResultCount; i++ {
text := ""
if textCol != nil {
if s, err := textCol.GetAsString(i); err == nil {
text = s
}
}
var score float32
if i < len(r.Scores) {
score = r.Scores[i]
}
hits = append(hits, Hit{Text: text, Score: score})
}
}
return hits, nil
}