OLLAMA + LLAMA3 + RAG + 向量数据库（本地，开源，免费）
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。
延伸解读
多向量与混合搜索的设计思路
文章强调在Milvus中为同一数据模型同时存储标量字段和多个向量字段，例如文本向量和摄像头图像向量。这种设计允许在查询时结合标量过滤与多向量相似性搜索，实现混合多模态检索。读者可以关注如何通过这种数据模型优化，在单一系统中处理半结构化和非结构化数据，从而提升搜索的灵活性和准确性。
从数据摄入到RAG的完整流程
应用展示了从JSON和图像摄入数据，经过格式化和转换后存入Milvus，再通过LangChain构建简单的RAG应用，使用OLLAMA查询天气并将结果以Markdown格式发送到Slack。这一流程覆盖了数据准备、存储、检索和生成，为读者提供了一个可参考的端到端示例，尤其适合想了解如何将向量数据库与开源模型结合使用的开发者。
潜在扩展方向与注意事项
文章提到未来可将结果用于构建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。这些扩展方向展示了该架构的潜力，但读者需注意，实际部署时需考虑数据隐私、实时性要求和系统集成复杂度。此外，示例中使用的开源模型和Milvus配置可能需要根据具体场景调整。
Q&A
如何从JSON和图像中摄入数据？
可以通过streetcams.py应用程序学习如何从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。
Milvus是什么，它的主要功能是什么？
Milvus是一个高效的向量数据库，专为高速相似性搜索和AI应用设计。
如何使用标量和多个向量查询Milvus中的数据？
可以使用标量和多个向量来查询存储在Milvus中的数据，并在笔记本中重新排序最终结果。
这个应用程序如何与Slack集成？
应用程序使用LangChain构建简单的Python RAG应用，通过OLLAMA查询天气，并将结果以Markdown格式发送到Slack。
未来可以如何扩展这个应用程序？
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。
这个应用程序的主要目标是什么？
本应用旨在构建高级数据模型，用于摄像头数据的摄入和各种搜索选项。
