为了实现 Excel 文件导入到向量数据库（Milvus），并支持 先查询知识库（Milvus），然后再查询大模型（Ollama） 的功能，以下是具体的实现步骤：

1. 导入 Excel 数据到向量数据库（Milvus）

首先，您需要将 Excel 文件中的数据向量化，并将这些向量导入到 Milvus 数据库中。可以使用 pandas 读取 Excel 文件，使用 sentence-transformers 将数据转为向量，再将这些向量存入 Milvus。

安装必要依赖：
pip install pandas openpyxl sentence-transformers pymilvus
代码示例：
import pandas as pd
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from pymilvus import connections, CollectionSchema, FieldSchema, DataType, Collection

# 连接 Milvus
connections.connect(host="localhost", port="19530")

# 定义 Milvus 中的 Collection Schema
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="text", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=500),
    FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)  # 根据模型的输出维度调整
]
schema = CollectionSchema(fields, "Excel Data Collection")

# 创建 Collection
collection = Collection(name="excel_data", schema=schema)

# 载入 Excel 文件并向量化
def load_excel_to_milvus(excel_file):
    # 读取 Excel 数据
    df = pd.read_excel(excel_file)
    
    # 加载句子向量化模型
    model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  # 或根据需要选择合适的模型
    
    # 向量化 Excel 数据中的文本列
    vectors = model.encode(df['text_column'].tolist())  # 假设有一列 'text_column'
    
    # 插入向量和文本到 Milvus
    collection.insert([df['text_column'].tolist(), vectors])

    # 创建索引
    collection.create_index(field_name="vector", index_params={"index_type": "IVF_FLAT", "metric_type": "L2", "params": {"nlist": 100}})
    collection.load()

# 示例：导入 Excel 文件
load_excel_to_milvus('data.xlsx')

2. 通过 Milvus 查询知识库

当数据导入 Milvus 后，您可以通过向量化的方式查询知识库。在此，用户输入会被转为向量，并与 Milvus 中的向量进行匹配。

def query_knowledge_base(user_query):
    # 使用相同的向量化模型将用户查询向量化
    model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    query_vector = model.encode([user_query])

    # 在 Milvus 中查询最相似的向量
    search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}}
    results = collection.search(
        data=query_vector,
        anns_field="vector",
        param=search_params,
        limit=5,
        output_fields=["text"]
    )
    
    # 返回查询到的文本结果
    return [result.entity.get("text") for result in results[0]]

3. 调用 Ollama 模型进行增强

知识库返回的结果可以作为输入传递给大模型（Ollama），以增强大模型的生成能力。这种方法叫做 知识增强推理，它先使用知识库对查询进行初步过滤，再用大模型进行推理。

def call_ollama_model_with_knowledge(knowledge_context, user_query):
    # 将知识库的结果作为上下文传递给 Ollama 模型
    prompt = f"Here is some relevant information from the knowledge base: {knowledge_context}\nNow answer the user's question: {user_query}"
    
    url = "http://localhost:port/ollama_model"  # 根据您的 Ollama 服务配置调整
    headers = {
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "prompt": prompt
    }
    
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    return response.json()

4. 使用 FastAPI 实现完整流程

可以使用 FastAPI 来实现整个流程：Excel 文件导入 -> 知识库查询 -> Ollama 模型增强。

FastAPI 代码示例：
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
import pandas as pd

app = FastAPI()

# 导入Excel到 Milvus 向量数据库
@app.post("/upload_excel/")
async def upload_excel(file: UploadFile = File(...)):
    df = pd.read_excel(file.file)
    load_excel_to_milvus(df)
    return {"message": "Excel file has been uploaded and processed"}

# 查询知识库，然后调用 Ollama 模型
@app.post("/query/")
async def query_knowledge_and_model(user_input: str):
    # 1. 查询 Milvus 知识库
    knowledge_results = query_knowledge_base(user_input)
    
    # 2. 将知识库结果作为上下文传递给 Ollama 模型
    knowledge_context = " ".join(knowledge_results)
    ollama_response = call_ollama_model_with_knowledge(knowledge_context, user_input)
    
    return {"knowledge_response": knowledge_results, "ollama_response": ollama_response}

5. 运行 FastAPI 应用

启动 FastAPI 服务器：

uvicorn main:app --reload

6. 使用 API 流程

  1. 导入 Excel 文件到 Milvus：
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/upload_excel/" -F "file=@data.xlsx"
  1. 查询知识库并调用 Ollama 模型：
curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/query/" -H "Content-Type: application/json" -d '{"user_input": "关于人工智能的最新进展"}'

7. 总结

  • Excel 导入：通过 pandas 读取 Excel 数据，并使用 sentence-transformers 模型将文本转为向量，存入 Milvus。
  • 知识库查询：通过向量化方式在 Milvus 中进行查询，并返回最相似的结果。
  • 增强推理：使用查询到的知识库上下文作为 Ollama 模型的输入，增强大模型的回答能力。