'commit'

AI/WxMini/Milvus/X3_insert_data.py

@@ -44,7 +44,7 @@ collection_name = MS_COLLECTION_NAME
 collection_manager = MilvusCollectionManager(collection_name)
 
 # 5. 输入一个用户问题
-user_input = input("请输入一句话：")  # 例如：“我今天心情不太好”
+user_input = "我给你起的名字叫小云，记住你的名字，你是我的私人助理。"
 
 # 6. 调用大模型生成回复
 try:
@@ -67,7 +67,7 @@ print(f"大模型回复: {model_response}")
 
 # 7. 获取当前时间和会话 ID
 timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())  # 当前时间
-session_id = "session_001"  # 会话 ID（可以根据需要动态生成）
+session_id = "F9D1C319-215D-3B4E-FAA0-0E024AC12D3C"  # 会话 ID（可以根据需要动态生成）
 
 # 8. 将用户问题转换为嵌入向量
 user_embedding = text_to_embedding(user_input)

AI/WxMini/Milvus/X5_search_near_data.py

@@ -39,7 +39,7 @@ collection_manager.load_collection()
 print(f"集合 '{collection_name}' 已加载到内存。")
 
 # 6. 输入一句话
-input_text = input("请输入一句话：")  # 例如：“我今天心情不太好”
+input_text = "你的名字叫什么?"
 
 # 7. 将文本转换为嵌入向量
 current_embedding = text_to_embedding(input_text)