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OLLAMA + LLAMA3 + RAG + 向量数据库（本地，开源，免费）
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原文英文，约300词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本应用旨在构建高级数据模型并将其用于摄像头数据的摄入和各种搜索选项。学习数据摄入、数据查找和格式化，将数据存储到Milvus中，使用标量和多个向量字段进行数据模型优化，使用标量和多个向量查询存储在Milvus中的数据，并在笔记本中重新排序最终结果。通过本应用，您将全面了解使用Milvus、半结构化和非结构化数据的数据摄入对象以及使用开源模型构建强大高效的数据检索系统。
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关键要点
- 本应用旨在构建高级数据模型，用于摄像头数据的摄入和搜索选项。
- 学习如何从JSON和图像中摄入数据，并进行格式化和转换以优化混合搜索。
- 将数据存储到Milvus，这是一个高效的向量数据库，适用于高速相似性搜索和AI应用。
- 使用标量和多个向量查询存储在Milvus中的数据，并在笔记本中重新排序最终结果。
- 构建快速输出以进行验证和检查。
- 使用LangChain构建简单的Python RAG应用程序，通过OLLAMA查询当前天气，并将结果以Markdown格式发送到Slack。
- 通过本应用，您将全面了解使用Milvus、半结构化和非结构化数据的数据摄入对象，以及使用开源模型构建高效的数据检索系统。
- 未来可以利用这些结果构建LLM提示、Slack机器人、流数据到Kafka，以及作为街道摄像头搜索引擎。
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