NVIDIA / NVIDIA/GenerativeAIExamples
Chatting with NVIDIA Financial Reports MilvusException timeout
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- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 4.2k
- 派生
- 1.1k
- 平均合并
- 10 小时 15 分钟
- 30 天内合并 PR
- 1
描述
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},
``
贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue,再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库,在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request,并在描述里引用这个 Issue 编号。
调研方向
从 RAG/notebooks/langchain/Chat_with_nvidia_financial_reports.ipynb 开始,使用报告中的 connection_args 重现 Milvus.from_documents 调用。检查 milvus:19530 处的 Milvus 服务端点,并将 notebook 的设置与可正常工作的 hello-milvus.py 示例进行比较。当 notebook 成功连接并在没有 MilvusException 超时的情况下完成 similarity_search 时,即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
评估
- 技术栈
- jupyter-notebook, python
- 领域
- backend, databases
- Issue 类型
- 缺陷
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 活跃度
- 停滞
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 新手友好度
- 35/100