AI智能体项目实战记录（05）：RAG项目实战之向量知识库milvus部署

1. 引言

在 RAG（检索增强生成）项目中，向量知识库是核心基础设施之一。它负责将文档切分后的文本块转换为向量并存储，供后续检索使用。本篇文章将记录 Milvus 向量数据库的部署过程，包括 Docker Compose 编排、服务启动以及通过 Attu 可视化工具验证连接。

2. 环境准备

在开始部署之前，请确保你的机器上已经安装好以下软件：

Docker 20.10 及以上版本
Docker Compose 1.29 及以上版本
至少 8GB 可用内存（Milvus 运行需要）

3. Docker Compose 编排文件

Milvus 2.5 版本采用分布式架构，核心依赖三个组件：

etcd：元数据存储，负责记录 Milvus 内部的元数据信息
MinIO：对象存储，用于存放向量数据文件和日志
Milvus standalone：Milvus 主服务，提供向量检索能力

下面是我们使用的 docker-compose.yml 文件：

yaml 复制代码

version: '3.5'

services:
  etcd:
    container_name: milvus-etcd
    image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.5
    environment:
      - ETCD_AUTO_COMPACTION_MODE=revision
      - ETCD_AUTO_COMPACTION_RETENTION=1000
      - ETCD_QUOTA_BACKEND_BYTES=4294967296
      - ETCD_SNAPSHOT_COUNT=50000
    volumes:
      - ./volumes/etcd:/etcd
    command: etcd -name="etcd-0" -data-dir="/etcd" -listen-client-urls="http://0.0.0.0:2379" -advertise-client-urls="http://0.0.0.0:2379" -listen-peer-urls="http://0.0.0.0:2380"
    ports:
      - "2379:2379"
    networks:
      - milvus

  minio:
    container_name: milvus-minio
    image: minio/minio:latest
    environment:
      MINIO_ACCESS_KEY: minioadmin
      MINIO_SECRET_KEY: minioadmin
    volumes:
      - ./volumes/minio:/minio_data
    command: minio server /minio_data --console-address ":9001"
    ports:
      - "9000:9000"
      - "9001:9001"
    networks:
      - milvus

  standalone:
    container_name: milvus-standalone
    image: milvusdb/milvus:v2.5.6
    command: ["milvus", "run", "standalone"]
    environment:
      ETCD_ENDPOINTS: etcd:2379
      MINIO_ADDRESS: minio:9000
      OPENBLAS_NUM_THREADS: "1"
      OMP_NUM_THREADS: "1"
    volumes:
      - ./volumes/milvus:/var/lib/milvus
    ports:
      - "19530:19530"
      - "9091:9091"
    depends_on:
      - etcd
      - minio
    cap_add:
      - CAP_SYS_RESOURCE
    ulimits:
      nproc:
        soft: -1
        hard: -1
      nofile:
        soft: 65535
        hard: 65535
    privileged: true
    networks:
      - milvus

networks:
  milvus:
    driver: bridge

3.1 配置要点说明

etcd ：设置了自动压缩模式为 revision，保留最近 1000 个版本；后端配额设为 4GB，避免元数据膨胀。
MinIO ：使用默认账号密码 minioadmin/minioadmin，控制台端口映射到 9001。
Milvus standalone ：通过 ETCD_ENDPOINTS 和 MINIO_ADDRESS 指定依赖服务的内部地址；privileged: true 和 ulimits 配置是为了满足 Milvus 运行时的资源限制要求。

4. 启动服务

将上述内容保存为 docker-compose.yml，然后在同目录下执行：

bash 复制代码

docker compose up -d

等待镜像拉取和容器启动完成后，查看容器状态：

bash 复制代码

docker compose ps

正常情况下，三个容器都处于 Up 状态。Milvus 服务默认监听 19530 端口，这是客户端 SDK 连接时使用的端口。

5. Attu 连接测试

Attu 是 Milvus 官方提供的可视化数据库管理工具，可以方便地查看集合、索引和数据。下面验证 Attu 是否能成功连接 Milvus。

windows版本直接安装查看：

5.1 Linux启动 Attu

使用 Docker 启动 Attu：

bash 复制代码

docker run -p 8000:3000 -e MILVUS_URL=host.docker.internal:19530 zilliz/attu:latest

注意：host.docker.internal 用于从容器内部访问宿主机上的 Milvus 服务。如果你在 Linux 上使用，可能需要加上 --add-host=host.docker.internal:host-gateway 参数。

5.2 连接验证

启动成功后，浏览器访问 http://localhost:8000，在连接界面填写：

地址：host.docker.internal:19530（或直接填写宿主机 IP，如 192.168.x.x:19530）
用户名/密码：默认留空即可（Milvus 未开启认证时）

点击「连接」按钮，如果看到左侧出现数据库、集合等导航菜单，说明连接成功。

5.3 常见问题排查

如果连接失败，按以下顺序排查：

确认 Milvus 容器状态 ：docker compose ps 检查 standalone 是否正常启动。
确认端口可达 ：在宿主机执行 telnet 127.0.0.1 19530，看端口是否开放。
确认网络模式 ：Attu 容器内访问宿主机，Windows/Mac 用 host.docker.internal，Linux 需要额外配置 host-gateway。
查看 Milvus 日志 ：docker logs milvus-standalone，检查是否有报错信息。

6. 总结

本文记录了 Milvus 向量知识库的 Docker Compose 部署过程，并验证了 Attu 可视化工具的连接。部署完成后，就可以在 RAG 项目中通过 Python SDK（pymilvus）连接 localhost:19530 进行向量数据的写入与检索了。下一步我们将记录如何创建集合、构建索引以及实现文档向量的入库流程。