Chatting with NVIDIA Financial Reports MilvusException timeout
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100
Rechercherichtung
Beginne mit RAG/notebooks/langchain/Chat_with_nvidia_financial_reports.ipynb und reproduziere den Aufruf von Milvus.from_documents unter Verwendung der gemeldeten connection_args. Überprüfe den Milvus-Service-Endpunkt unter milvus:19530 und vergleiche die Einrichtung des Notebooks mit dem funktionierenden hello-milvus.py-Beispiel. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn das Notebook erfolgreich eine Verbindung herstellt und die similarity_search ohne einen MilvusException-Timeout abschließt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
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},
``
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 4.2k
- Forks
- 1.1k
- Ø Merge
- 10 Std. 15 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 1
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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