v0.8.0 - Milvus 与客服知识库实战

v0.8.0 - Milvus 与客服知识库实战

新增内容

• 新增 chapter10-RAG/04-Milvus的基本使用.ipynb：数据库与集合的创建、查询和删除，文档嵌入、向量写入、flush、统计信息、迭代查询、主键查询与相似度检索。
• 新增 chapter10-RAG/05-案例：Atguigu Assistant客服知识库.ipynb：读取 knowledge.txt，切分文档，通过硅基流动嵌入模型生成向量并写入 Milvus，检索相关上下文，再由 DeepSeek Agent 生成回答。
• 更新 README 的项目结构、章节介绍、依赖和运行配置。

修正

• 客服案例的 generate_answer() 将实际问题 query 传给检索函数，修正误传 Python str 类型的问题。
• 移除客服案例中未使用的 scripts.regsetup 导入，避免依赖本机额外模块。

运行说明

• 默认 Milvus 地址为 http://localhost:19530；请先启动服务并安装所需依赖，完整依赖清单见 requirements_full.txt。
• 配置本地 .env 中的 SILICONFLOW_API_KEY / SILICONFLOW_BASE_URL 和 DEEPSEEK_API_KEY / DEEPSEEK_BASE_URL；.env 不包含在提交和发布中。
• 示例集合使用 1024 维向量及 COSINE 相似度。请使用专用练习数据库：基础教程含删除演示，客服案例会删除并重建同名集合。
• 基础教程运行删除数据库单元格后，需重新创建数据库再继续；在线模型名称应按账号支持情况配置。

验证范围

• 两个新增 Notebook 的格式、代码单元语法和本地素材路径检查。
• 使用模拟嵌入模型、Milvus 和 Agent 验证问题到检索、上下文到回答生成的参数传递。
• 提交文件的敏感文件与凭据扫描；未连接真实 Milvus 或调用在线模型进行端到端验证。

完整变更