要使用 PostgreSQL、Milvus 和 MCP (可能是指微软的 Azure 机器学习服务或其他云服务) 来构建一个知识库问答网站，你可以按照以下步骤进行：

1. 确定需求和设计

首先，明确你的知识库问答网站的需求，例如：

支持的查询类型（例如基于文本、图像、视频等）。

数据的规模和种类。

用户交互方式（例如网页、移动应用等）。

性能要求（响应时间和可扩展性）。

2. 数据准备和存储
   PostgreSQL

数据模型设计：设计适合你的应用的数据模型。例如，如果你存储的是文本数据，可以创建如 articles, questions, answers 等表。

数据迁移：将现有数据导入 PostgreSQL。可以使用 SQL 脚本或工具如 pgAdmin, psql 等。

Milvus

向量存储：如果需要支持向量搜索（例如，基于内容的图像或文本搜索），使用 Milvus。

数据准备：将文本或图像数据转换为向量形式（例如，使用 BERT, ResNet 等模型生成向量）。

数据导入：将向量数据导入 Milvus。可以使用 Milvus 的 Python SDK 或其他支持的客户端库。

3. 开发后端服务
   使用 Flask 或 Django

设置 Flask 或 Django：选择一个 Python web 框架来开发后端服务。

数据库连接：配置 PostgreSQL 和 Milvus 的连接。

API 开发：

创建 API 来处理文本或图像查询。

实现查询逻辑，结合 PostgreSQL 和 Milvus 进行数据检索。

处理和返回查询结果。

示例代码（使用 Flask 和 SQLAlchemy）:
from flask import Flask, request, jsonify
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from models import Base, Article # 假设你有一个 Article 模型
import milvus

app = Flask(name)
engine = create_engine(‘postgresql+psycopg2://user:password@localhost/dbname’)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

Milvus 连接设置

milvus_client = milvus.client()
collection = milvus_client.get_collection(‘your_collection’)

@app.route(‘/search’, methods=[‘POST’])
def search():
query = request.json[‘query’]
# 处理文本查询（这里仅为示例）
results = session.query(Article).filter(Article.content.contains(query)).all()
# 处理图像查询（示例）
# search_results = collection.search({“vectors”: query_vector}, “your_metric”, limit=10)
return jsonify([{
‘id’: result.id,
‘content’: result.content,
# ‘similarity’: result.similarity # 如果使用了 Milvus 搜索结果，可以包含相似度分数
} for result in results])

if name == ‘main‘:
app.run(debug=True)

4. 使用 MCP 服务（例如 Azure ML）

模型部署：如果你使用 Azure ML 或其他 MCP 服务部署机器学习模型，确保模型已经训练并部署在云端。

集成 API：在 Flask 或 Django 应用中调用 MCP 服务的 API 来获取更高级的预测结果。

5. 前端开发

使用 React, Vue 或 Angular：开发用户界面。

集成 API：将前端与后端 API 集成，实现用户交互和数据显示。

6. 测试和部署

单元测试和集成测试：确保所有组件按预期工作。

部署：将应用部署到服务器或云平台（如 AWS, Azure, GCP）。可以使用 Docker 和 Kubernetes 进行容器化部署。

7. 监控和维护

日志记录：记录应用日志以便于监控和调试。

性能监控：监控应用的性能，确保响应时间和资源使用率在可接受范围内。

定期维护：定期更新依赖库，优化数据库和索引，确保系统的长期稳定运行。

通过以上步骤，你可以构建一个功能齐全的知识库问答网站，结合 PostgreSQL 和 Milvus 的强大功能，以及 MCP 服务的机器学习能力。

将 Markdown 文件导入 Milvus 数据库的步骤：python 代码实现

import os
import markdown
from bs4 import BeautifulSoup
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection, utility

def read_md_file(file_path):
    """读取Markdown文件并返回文本内容"""
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        content = file.read()
    return content

def md_to_text(md_content):
    """将Markdown内容转换为纯文本"""
    # 将Markdown转换为HTML
    html = markdown.markdown(md_content)
    # 使用BeautifulSoup提取文本
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    return soup.get_text()

def split_text(text, chunk_size=500, overlap=50):
    """将文本分割成指定大小的块，带有重叠部分"""
    if len(text) <= chunk_size:
        return [text]
    
    chunks = []
    start = 0
    
    while start < len(text):
        end = min(start + chunk_size, len(text))
        # 确保在句子边界处分割
        if end < len(text):
            last_period = text.rfind('.', start, end)
            if last_period != -1 and last_period > start + chunk_size // 2:
                end = last_period + 1
        
        chunks.append(text[start:end])
        start = end - overlap
    
    return chunks

def create_milvus_collection(collection_name, dim):
    """创建Milvus集合"""
    # 检查集合是否已存在
    if utility.has_collection(collection_name):
        utility.drop_collection(collection_name)
    
    # 定义字段
    fields = [
        FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
        FieldSchema(name="text", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=10000),
        FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim)
    ]
    
    # 创建集合
    schema = CollectionSchema(fields, "Markdown documents collection")
    collection = Collection(name=collection_name, schema=schema)
    
    # 创建索引
    index_params = {
        "index_type": "IVF_FLAT",
        "metric_type": "L2",
        "params": {"nlist": 1024}
    }
    collection.create_index(field_name="vector", index_params=index_params)
    
    return collection

def import_md_files_to_milvus(md_files_dir, collection_name="md_documents"):
    """将目录中的所有Markdown文件导入到Milvus"""
    # 连接到Milvus
    connections.connect("default", host="localhost", port="19530")
    
    # 加载模型
    model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    dim = model.get_sentence_embedding_dimension()
    
    # 创建集合
    collection = create_milvus_collection(collection_name, dim)
    
    # 处理每个Markdown文件
    text_chunks = []
    vectors = []
    
    for filename in os.listdir(md_files_dir):
        if filename.endswith('.md'):
            file_path = os.path.join(md_files_dir, filename)
            print(f"处理文件: {filename}")
            
            # 读取文件内容
            md_content = read_md_file(file_path)
            
            # 转换为纯文本
            text = md_to_text(md_content)
            
            # 分割文本
            chunks = split_text(text)
            
            # 生成向量
            chunk_vectors = model.encode(chunks)
            
            text_chunks.extend(chunks)
            vectors.extend(chunk_vectors)
    
    # 插入数据到Milvus
    if text_chunks:
        collection.insert([text_chunks, vectors])
        collection.load()
        print(f"成功导入 {len(text_chunks)} 个文本块到集合 {collection_name}")
    
    # 断开连接
    connections.disconnect("default")

if __name__ == "__main__":
    # 指定Markdown文件目录
    md_files_directory = "./md_files"  # 替换为你的Markdown文件目录
    import_md_files_to_milvus(md_files_directory)

https://blog.csdn.net/m0_59235699/article/details/147402032