NVIDIA / NVIDIA/GenerativeAIExamples
Chatting with NVIDIA Financial Reports MilvusException timeout
オープン
まだ誰も着手していません。
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.2k
- フォーク
- 1.1k
- 平均マージ
- 10時間 15分
- マージ済み PR(30日)
- 1
説明
OS. Linux Ubuntu 20.04
Issue:
consistently get
MilvusException: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on milvus:19530. Timeout)>
Example: https://github.com/NVIDIA/GenerativeAIExamples/blob/main/RAG/notebooks/langchain/Chat_with_nvidia_financial_reports.ipynb
code with issue
COLLECTION_NAME = "NVIDIA_Finance"
from langchain_community.vectorstores import Milvus
vectorstore = Milvus.from_documents(
documents,
embedder_document,
collection_name=COLLECTION_NAME,
connection_args={"uri": 'http://milvus:19530'}, # replace this with the ip of the workstation where milvus is running
drop_old=True,
)
docs = vectorstore.similarity_search("what are 2024 Q3 revenues? ")
The hello-milvus.py from Milvus is working file. I added timeout 60 or 120.still doesn't work
connection_args={"uri": 'http://milvus:19530', timeout:120},
``
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
RAG/notebooks/langchain/Chat_with_nvidia_financial_reports.ipynb から始め、報告されている connection_args を使って Milvus.from_documents の呼び出しを再現します。milvus:19530 の Milvus サービスエンドポイントを確認し、ノートブックのセットアップを動作する hello-milvus.py の例と比較します。ノートブックが正常に接続し、MilvusException のタイムアウトなしで similarity_search を完了すれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- jupyter-notebook, python
- 領域
- backend, databases
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 35/100