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今天给大家分享一个超酷的技术组合：Milvus向量数据库 + 智谱AI大模型！我们将创建一个能理解电影内容的智能搜索系统，不仅能找到相关电影，还能用自然语言总结答案！

🌟 项目背景

这个项目基于Milvus官方案例改造，实现了：

• 电影数据向量化存储

• 语义搜索功能

• 大模型智能总结

• 中英文自动翻译

🛠️ 技术栈

%pip install zhipuai pymilvus==2.4.1 datasets tqdm

🧠 核心代码解析

1. 智谱AI向量化

from zhipuai import ZhipuAI
​
MY_API_KEY = '你的API密钥'
​
def my_embedding(texts):client = ZhipuAI(api_key=MY_API_KEY) response = client.embeddings.create(model="embedding-2",input=texts,dimensions=1024)return response

2. Milvus数据库连接

from pymilvus import MilvusClient
​
client = MilvusClient('http://127.0.0.1:19530')
client.using_database('test')

3. 创建电影集合

schema = MilvusClient.create_schema(auto_id=True,enable_dynamic_field=False,
)
​
schema.add_field(field_name="id", datatype=DataType.INT64, is_primary=True)
schema.add_field(field_name="title", datatype=DataType.VARCHAR, max_length=64000)
# 其他字段...
schema.add_field(field_name="embedding", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1024)
​
client.create_collection(collection_name="movie_search", schema=schema)

🎥 数据导入流程

1. 加载Netflix电影数据集

2. 分批进行向量化

3. 写入Milvus数据库

from datasets import load_dataset
from tqdm import tqdm
​
dataset = load_dataset("hugginglearners/netflix-shows", split="train")
​
for i in tqdm(range(0, len(dataset)):# 处理数据...embeddings = emb_texts([item["description"] for item in batch])client.insert(collection_name="movie_search", data=batch)

🔍 智能搜索功能

基础搜索

def retrieve(query, top_k=5):res = client.search(collection_name="movie_search",data=emb_texts(text),limit=top_k,output_fields=["title", "type", "release_year", "rating", "description"])# 处理结果...

高级功能：翻译+总结

translate_prompt = '''你是一个专业的翻译...'''
summary_prompt = '''你是一个专业的知识库助理...'''
​
def translate(query):# 调用智谱API翻译...
​
def summary(query):translated = translate(query)knowledge = retrieve(translated, top_k=10)# 调用智谱API总结...

🎬 实际效果演示

搜索"科幻电影"：

query = '科幻电影'
print(summary(query))

输出结果：

1. 《超能陆战队》- 2014年PG级动画电影，讲述天才少年Hiro和他的机器人伙伴Baymax对抗神秘恶棍的故事...
2. 《星际穿越》- 2014年PG-13级科幻片，一群探险者穿越虫洞寻找新家园...

💡 技术亮点

1. 语义搜索：不再是关键词匹配，而是理解电影内容

2. 中英混合处理：自动翻译查询，中文提问也能找到英文电影

3. 智能总结：大模型提炼搜索结果，直接给出精华内容

🚀 扩展应用

可以进一步开发：

• 电影推荐系统

• 基于用户历史记录的个性化搜索

• 多模态搜索（结合海报、剧照等）

这个项目展示了如何将向量数据库与大模型结合，构建真正智能的应用！快来试试吧~

提示：运行代码前记得配置好Python环境和API密钥哦！