此工作流自动化了使用Milvus（开源向量数据库）构建基于文档的AI检索系统的过程。它包含两个主要步骤：
数据收集/处理
检索/响应生成
该系统抓取Paul Graham文章，处理它们，并将它们加载到Milvus向量存储中。当用户提问时，它会检索相关信息并生成带引用的响应。
步骤1：数据收集和处理
基于官方指南设置Milvus服务器
创建名为”my_collection”的集合
执行工作流以抓取Paul Graham文章：
获取文章列表
提取名称
将内容分割为可管理的项目
限制结果（如果需要）
获取文本
提取内容
将所有内容加载到Milvus向量存储中
此步骤使用OpenAI嵌入进行向量化。
步骤2：检索和响应生成
当收到聊天消息时，系统：
设置要发送到模型的块
从Milvus向量存储中检索相关信息
准备块
基于这些块回答问题
编写引用
生成全面的响应
此过程使用OpenAI嵌入和模型来确保准确和相关性的答案，并带有适当的引用。
有关向量数据库和相似性搜索的更多信息，请访问Milvus文档。
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