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DocsGPT and Zilliz Cloud Integration

DocsGPT and Zilliz Cloud Integration

Integrate Zilliz Cloud with DocsGPT to build a documentation Q&A system that retrieves accurate, GPT-powered answers from your project docs. Use Milvus as the vector database backend to store and search document embeddings at scale, with minimal configuration and no vector infrastructure to manage.

Nutzen Sie diese Integration kostenlos

Was ist DocsGPT?
DocsGPT ist eine Open-Source-Lösung, mit der Entwickler Fragen zur Projektdokumentation in natürlicher Sprache stellen und präzise, GPT-gestützte Antworten erhalten können. Anstatt Dokumentationen manuell zu durchsuchen, stellen Nutzer Abfragen in einfachem Englisch und erhalten direkte Antworten, die auf dem tatsächlichen Quellmaterial basieren. DocsGPT ist so konzipiert, dass es sich mit minimalem Aufwand in bestehende Projekte integrieren lässt — es übernimmt Dokumentenaufnahme, Embedding, Retrieval und Antwortgenerierung in einer einzigen Dockerisierten Anwendung.

Durch die Integration von Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus) mit DocsGPT können Sie Dokument-Embeddings in großem Umfang speichern und abrufen, sodass die Suche schnell und präzise bleibt, wenn Ihre Dokumentation wächst, ohne dass Sie selbst eine Vektordatenbank-Infrastruktur verwalten müssen.
Vorteile der DocsGPT + Zilliz Cloud-Integration
- Antworten, die auf Ihrer tatsächlichen Dokumentation basieren. DocsGPT ruft die relevantesten Dokumentabschnitte aus Zilliz Cloud ab, bevor eine Antwort generiert wird, sodass die Antworten an Ihre Inhalte gebunden bleiben statt an Modellvorwissen.
- Skalierbarer Abruf ohne betrieblichen Overhead. Zilliz Cloud übernimmt Indexierung, Replikation und Bereitstellung in großem Maßstab. Sie verbinden sich mit zwei Umgebungsvariablen und müssen keinen eigenen Vektordatenbank-Cluster betreiben.
- Minimale Konfiguration zum Wechseln von Vektorspeichern. Um DocsGPT auf Milvus auszurichten, sind nur drei Änderungen an Umgebungsvariablen in docker-compose.yaml erforderlich — kein Anwendungscode muss geändert werden.
- Unterstützt sowohl verwaltete als auch selbst gehostete Bereitstellungen. Verwenden Sie Zilliz Cloud für eine vollständig verwaltete Einrichtung, oder richten Sie DocsGPT auf einen selbst gehosteten Milvus-Server aus, wenn Ihre Umgebung dies erfordert.
- Funktioniert nahtlos mit LangChain-basierter Abfrage. DocsGPT verwendet im Hintergrund langchain-milvus, denselben Connector, der in LangChain + Zilliz Cloud-Integrationen verwendet wird, sodass die Abrufpipeline praxiserprobt ist.
So funktioniert die Integration
DocsGPT nimmt Ihre Projektdokumentation auf, teilt sie in Abschnitte auf und wandelt jeden Abschnitt mithilfe von GPT-Modellen in ein Vektor-Embedding um. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, bettet DocsGPT die Anfrage ein und ruft die relevantesten Abschnitte aus dem Vektorspeicher ab, bevor eine Antwort in natürlicher Sprache generiert wird. Die Qualität des Abrufs bestimmt die Qualität der Antwort — die Vektordatenbank macht dies in einem sinnvollen Maßstab überhaupt erst möglich.

Zilliz Cloud, die vollständig verwaltete Version von Milvus, stellt die Vektordatenbankebene zum Speichern, Indizieren und Abrufen von Embeddings in großem Maßstab bereit. DocsGPT verbindet sich damit über eine URI und ein API-Token, die als Umgebungsvariablen übergeben werden, sodass dasselbe Docker Compose-Setup für die lokale Entwicklung und die Produktion funktioniert. Weitere Informationen dazu, wie Milvus die Vektorsuche handhabt, finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Gemeinsam machen DocsGPT und Zilliz Cloud es unkompliziert, ein Dokumentations-Q&A-System auf Basis Ihrer vorhandenen Inhalte aufzubauen. Diese Kombination hilft Entwicklern, KI-Anwendungen zu erstellen, die Fragen präzise anhand großer Dokumentationsbestände beantworten, den Abruf skalieren können, ohne Vektorinfrastruktur zu verwalten, und Antworten auf Quellmaterial stützen, anstatt unbelegte Antworten zu generieren.
Schritt-für-Schritt-Anleitung
1. Klonen Sie das Repository

Beginnen Sie damit, das DocsGPT-Repository auf Ihren lokalen Rechner zu klonen. Das Projekt wird mit einem Docker-Compose-Setup ausgeliefert, das die gesamte Service-Orchestrierung übernimmt, daher ist Docker neben Git die einzige Voraussetzung. Navigieren Sie nach dem Klonen in das Projektverzeichnis, bevor Sie weitere Befehle ausführen. (Milvus)
```
git clone https://github.com/arc53/DocsGPT.git
cd DocsGPT
```
2. Fügen Sie die Milvus-Abhängigkeit hinzu

Die Anwendungsschicht von DocsGPT verwendet langchain-milvus, um mit Milvus zu kommunizieren. Wenn Sie es an die requirements.txt im Ordner application anhängen, wird sichergestellt, dass es beim Erstellen des Docker-Images installiert wird — ohne diesen Schritt kann das Backend beim Start keine Verbindung zum Vektorspeicher herstellen. (Milvus)
```
echo "\nlangchain-milvus==0.1.6" >> ./application/requirements.txt
```
3. Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen

DocsGPT liest seine Vektorspeicher-Konfiguration beim Start aus Umgebungsvariablen. Sowohl die Dienste backend als auch worker benötigen dieselben drei Variablen — der Worker verarbeitet Hintergrund-Embedding-Jobs unabhängig, daher benötigt er eigene Verbindungsdetails. Öffnen Sie docker-compose.yaml und fügen Sie Folgendes zu beiden Service-Definitionen hinzu. (Milvus)
```
  backend:
    build: ./application
    environment:
      - VECTOR_STORE=milvus
      - MILVUS_URI=...
      - MILVUS_TOKEN=...
```
```
  worker:
    build: ./application
    command: celery -A application.app.celery worker -l INFO -B
    environment:
      - VECTOR_STORE=milvus
      - MILVUS_URI=...
      - MILVUS_TOKEN=...
```
Für MILVUS_URI und MILVUS_TOKEN haben Sie zwei Optionen:
- Zilliz Cloud (empfohlen): Registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto unter cloud.zilliz.com. Nach dem Erstellen eines Clusters sind Ihre MILVUS_URI (Public Endpoint) und Ihr MILVUS_TOKEN (API-Schlüssel) auf der Detailseite des Clusters verfügbar.
- Selbst gehostetes Milvus: Folgen Sie der offiziellen Milvus-Installationsanleitung, um einen Milvus-Server auszuführen. Ihre MILVUS_URI hat das Format http://<your_server_ip>:19530 und MILVUS_TOKEN das Format <your_username>:<your_password>.
4. Starten Sie die Dienste

Nachdem die Konfiguration eingerichtet ist, führen Sie das Setup-Skript aus, um Images zu erstellen und alle Dienste zu starten. Der erste Durchlauf dauert einige Minuten, während Docker Images herunterlädt und erstellt. Sobald alles läuft, navigieren Sie zur lokalen Benutzeroberfläche, um Dokumentation hochzuladen und Fragen zu stellen. (Milvus)
```
./setup.sh
```
Öffnen Sie http://localhost:5173/ in Ihrem Browser. Sie können Ihre Projektdokumentation hochladen und direkt über die Benutzeroberfläche abfragen.

Um alle laufenden Dienste zu stoppen:
```
docker compose down
```
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Was ist DocsGPT?

Vorteile der DocsGPT + Zilliz Cloud-Integration

So funktioniert die Integration

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Klonen Sie das Repository

2. Fügen Sie die Milvus-Abhängigkeit hinzu

3. Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen

4. Starten Sie die Dienste

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