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作者： caiyfc 原文来源： https://tidb.net/blog/e0035e5e

一、背景

我最近在研究使用向量数据库搭建RAG应用，并且已经使用 Milvus、Llama 3、Ollama、LangChain 搭建完成。最近通过活动获取了 TiDB Cloud Serverless 使用配额，于是打算把 Milvus 已完成的向量数据给迁移到 TiDB Cloud Serverless 中。

经过查阅相关资料，我发现向量数据迁移的工具还不支持从 Milvus 迁移到 TiDB。那就无法迁移了吗？不，虽然现有的工具不能迁移，但是我可以手动迁移。于是就有了这篇文章。

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搭建RAG应用方法： 手把手系列 ｜ 使用Milvus、Llama 3、Ollama、LangChain本地设置RAG应用

二、迁移方案

要做数据迁移，首先需要确定迁移方案。最简单的迁移就两个步骤：数据从源库导出、数据导入到目标库，这样就完成了数据迁移。

但是这次就不同了。RAG应用使用了 LangChain，根据调研，LangChain 在 Milvus 和在 TiDB 中创建的结构是不同的。

在 Milvus 中的 collection 名称是：LangChainCollection，结构是：

但是在 TiDB 中的table 名称是：langchain_vector，结构是：

在 LangChain 的文档中也有说明：

那么这次数据迁移就需要多增加两个步骤了：数据整理、表结构调整。而这两个又是异构数据库，所以导出的数据格式选择较为通用的csv。

整体方案如下：

三、Milvus 数据导出

根据 Milvus 的官方文档，没找到能直接把数据导出成 csv 文件的工具，但是我可以用 python 的 SDK 来把数据读取出来，然后存成 csv 文件。

import csv
from pymilvus import connections, Collection
​
# 连接到 Milvus
connections.connect("default", host="10.3.xx.xx", port="19530")
​
# 获取 Collection
collection = Collection("LangChainCollection")
​# 分页查询所有数据
limit = 1000
offset = 0
all_results = []
​
while True:# 传递 expr 参数，使用一个简单的条件查询所有数据results = collection.query(expr="", output_fields=["pk", "source", "page", "text", "vector"], limit=limit, offset=offset)if not results:breakall_results.extend(results)offset += limit
​
# 打开 CSV 文件，准备写入数据
with open("milvus_data.csv", "w", newline="", encoding='utf-8') as csvfile:# 定义 CSV 列名fieldnames = ["pk", "source", "page", "text", "vector"]writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
​# 写入表头writer.writeheader()
​# 写入每一条记录for result in all_results:# 解析 JSON 数据，提取字段vector_str = ','.join(map(str, result.get("vector", [])))  # 将向量数组转换为字符串writer.writerow({"pk": result.get("pk"),          # 获取主键"source": result.get("source"),  # 获取源文件"page": result.get("page"),      # 获取页码"text": result.get("text"),      # 获取文本"vector": vector_str             # 写入向量数据})
​
print(f"Total records written to CSV: {len(all_results)}")

导出的 csv 文件数据的格式为：

四、数据整理、表结构整理

我用少量测试数据转换成向量，使用 LangChain 加载到 TiDB Cloud 中了。这样就得到了 TiDB Cloud 中的数据结构及数据格式了。

表结构为：

CREATE TABLE `langchain_vector` (
`id` varchar(36) NOT NULL,
`embedding` vector(768) NOT NULL COMMENT 'hnsw(distance=cosine)',
`document` text DEFAULT NULL,
`meta` json DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

可以在 TiDB Cloud 中直接创建该表。

导出成 csv 的数据格式为（省略部分内容）：

"id","embedding","document","meta","create_time","update_time"
"00a2ad02-eff5-4649-947f-820db0d24afa","[-0.08534411,0.048610855,0.018906716,0.023978366,***********-0.023846595,0.06352842,0.07482053]","— 22 —   （七）移交利用共用部位、共用设施设备经营的相关资料、\n物业服务费用和公共水电分摊费用交纳记录等资料；   （八）法律、法规员会和物业服务企业。","{\"page\": 21, \"source\": \"./湖北省物业服务和管理条例.pdf\"}","2024-10-15 08:18:16","2024-10-15 08:18:16"
​

已知 Milvus 导出的 csv 的数文件，根据对应关系，其实就是embedding 对应 vector，document 对应 text，meta 对应 page加source。这样逻辑就清晰了。根据对应关系编写数据整理的脚本：

import pandas as pd
import json
from uuid import uuid4
from datetime import datetime
​
# 读取CSV文件
input_csv = 'milvus_data.csv'  # 替换为你的CSV文件名
df = pd.read_csv(input_csv)
​
# 创建新的DataFrame
output_data = []
​
for _, row in df.iterrows():# 提取需要的字段id_value = str(uuid4())  # 生成唯一IDembedding = f"[{','.join(row['vector'].split(','))}]"  # 将vector转换为嵌入格式document = row['text']# 生成meta信息meta_dict = {"page": row['page'], "source": row['source']}meta = json.dumps(meta_dict, ensure_ascii=False)  # 首先生成正常的JSON# meta = meta.replace('"', '\\"')  # 转义双引号
​create_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")update_time = create_time  # 更新时同样的时间
​# 添加到输出数据output_data.append({"id": id_value,"embedding": embedding,"document": document,"meta": meta,"create_time": create_time,"update_time": update_time})
​
# 转换为DataFrame
output_df = pd.DataFrame(output_data)
​
# 保存为CSV文件
output_csv = 'output.csv'  # 输出文件名
output_df.to_csv(output_csv, index=False, quoting=1)  # quoting=1用于确保字符串加引号
​
print(f"转换完成，已保存为 {output_csv}")
​

数据整理完成后，就可以导入数据到 TiDB Cloud 中了。

五、导入数据到 TiDB Cloud

TiDB Cloud 提供三种导入方式：

本次使用本地上传的方式。

小于 50MiB 的 csv文件可以使用第一种上传本地文件的方式，如果文件大于 50 MiB，可以使用脚本将文件拆分为多个较小的文件再上传：

上传文件后，选择已经创建好的库和表，点击 define table ：

调整好对应关系，点击 start import 即可

更多的导入方式可以查看文档： Migration and Import Overview

六、验证结果

数据成功导入之后，就需要开始验证数据了。于是我修改了 RAG应用的代码，分别从 Milvus 和 TiDB 中读取向量数据，使用同一个问题，来让大模型返回答案，查看答案是否类似。

from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.callbacks.manager import CallbackManager
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain import hub
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores.milvus import Milvus
from langchain_community.embeddings.jina import JinaEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import TiDBVectorStore
import os
​
llm = Ollama(
model="llama3",
callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()]
),
stop=["<|eot_id|>"],
)
​
​
embeddings = JinaEmbeddings(jina_api_key="xxxx", model_name="jina-embeddings-v2-base-zh")
​
vector_store_milvus = Milvus(embedding_function=embeddings,connection_args={"uri": "http://10.3.xx.xx:19530"},
)
​
​
TIDB_CONN_STR="mysql+pymysql://xxxx.root:password@host:4000/test?ssl_ca=/Downloads/isrgrootx1.pem&ssl_verify_cert=true&ssl_verify_identity=true"
vector_store_tidb = TiDBVectorStore(connection_string=TIDB_CONN_STR,embedding_function=embeddings,table_name="langchain_vector",
)
​
​
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "xxxx"
query = input("\nQuery: ")
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")   
​
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vector_store_milvus.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt": prompt}
)
print("milvus")
result = qa_chain({"query": query})
​
print("\n--------------------------------------")
print("tidb")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vector_store_tidb.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt": prompt}
)
result = qa_chain({"query": query})

其中 TiDB 的连接串可以直接从 TiDB Cloud 中获取：

向 RAG 应用提问之后，查看回答，发现 Milvus 和 TiDB 的回答基本一致，说明向量迁移是成功的。还可以更进一步，比对数据条数，如果一致，那么迁移应该已经成功，没有丢失数据。

RAG 应用的执行结果如下图：

七、总结

不同数据库之间的数据迁移，本质上是将数据转换为所有数据库都能识别的通用格式，向量数据也不例外。本次迁移与传统的关系型数据库迁移有所不同，尽管 RAG 应用使用了 LangChain，但 LangChain 针对不同的数据库，创建的表结构和数据格式是不同的，因此需要对数据和表结构进行额外的整理，才能顺利将数据迁移至目标数据库。值得庆幸的是，TiDB Cloud 提供了多种便捷的数据导入方式，使迁移过程相对简单。