本文是"零基础学AI大模型"系列第34篇，重点讲解LangChain与Milvus向量数据库的整合应用。文章将详细演示三种数据新增方式：批量插入、指定ID插入和增量追加；同时深入剖析Milvus数据删除的三大核心场景，包括按ID删除、批量删除和过滤删除操作。作为系列教程的延续，本文承接前文对相似度搜索与MMR算法的探讨，为开发者提供完整的向量数据库操作指南。通过实战案例解析，帮

本文是"零基础学AI大模型"系列第34篇，重点讲解LangChain与Milvus向量数据库的整合应用。文章将详细演示三种数据新增方式：批量插入、指定ID插入和增量追加；同时深入剖析Milvus数据删除的三大核心场景，包括按ID删除、批量删除和过滤删除操作。作为系列教程的延续，本文承接前文对相似度搜索与MMR算法的探讨，为开发者提供完整的向量数据库操作指南。通过实战案例解析，帮

本文介绍一款基于 AI Ping 平台搭建的网盘在线文档总结助手，通过集成 Kimi-K2-Thinking 大模型与 LangChain 框架，实现网盘文档 “上传即总结” 的智能体验。应用采用前端轻量化架构，依托 AI Ping 提供的性能评测、统一 API 与智能路由能力，解决开发者在模型选型、多平台适配、成本管控上的痛点，完成从文档上传、AI 解析到总结生成的全流程自动化，为网盘用户高效处

本文介绍一款基于 AI Ping 平台搭建的网盘在线文档总结助手，通过集成 Kimi-K2-Thinking 大模型与 LangChain 框架，实现网盘文档 “上传即总结” 的智能体验。应用采用前端轻量化架构，依托 AI Ping 提供的性能评测、统一 API 与智能路由能力，解决开发者在模型选型、多平台适配、成本管控上的痛点，完成从文档上传、AI 解析到总结生成的全流程自动化，为网盘用户高效处

摘要：本文介绍AI大模型学习系列文章，涵盖LangChain、向量数据库等技术实战，重点解析相似度搜索与MMR搜索的核心差异、参数配置及业务场景应用。通过电商推荐案例直观展示两种搜索策略的区别，帮助开发者掌握基于向量数据库的搜索实现方案。

摘要：本文介绍AI大模型学习系列文章，涵盖LangChain、向量数据库等技术实战，重点解析相似度搜索与MMR搜索的核心差异、参数配置及业务场景应用。通过电商推荐案例直观展示两种搜索策略的区别，帮助开发者掌握基于向量数据库的搜索实现方案。

文章首先介绍系列课程已涵盖的32篇AI大模型技术文章，包括RAG技术、Prompt工程、LangChain框架等核心内容。核心目标包括：理解VectorStore架构设计、掌握抽象类核心方法、适配不同向量数据库特性、实现知识库冷启动流程以及在RAG系统中的实际应用。文章采用"抽象统一+插件化实现"的设计理念，通过架构流程图展示LangChain向量存储体系，既降低了学习门槛又保证了系统灵活性。

文章首先介绍系列课程已涵盖的32篇AI大模型技术文章，包括RAG技术、Prompt工程、LangChain框架等核心内容。核心目标包括：理解VectorStore架构设计、掌握抽象类核心方法、适配不同向量数据库特性、实现知识库冷启动流程以及在RAG系统中的实际应用。文章采用"抽象统一+插件化实现"的设计理念，通过架构流程图展示LangChain向量存储体系，既降低了学习门槛又保证了系统灵活性。

本文是"零基础学AI大模型"系列的第32篇，聚焦Milvus向量数据库的DML实战。文章首先介绍了实战的五大核心目标，包括混合数据类型集合创建、批量数据插入、带过滤条件的向量查询等。重点解析了Milvus Search接口的核心语法结构和使用场景，详细说明了collection_name、data、anns_field等必选参数，以及metric_type、nprobe等搜索配

本文是"零基础学AI大模型"系列的第32篇，聚焦Milvus向量数据库的DML实战。文章首先介绍了实战的五大核心目标，包括混合数据类型集合创建、批量数据插入、带过滤条件的向量查询等。重点解析了Milvus Search接口的核心语法结构和使用场景，详细说明了collection_name、data、anns_field等必选参数，以及metric_type、nprobe等搜索配