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dsRag/Milvus/X5_select_all_data.py

@@ -16,39 +16,38 @@ collection_manager = MilvusCollectionManager(collection_name)
 collection_manager.load_collection()
 print(f"集合 '{collection_name}' 已加载到内存。")
 
-# 5. 查询所有数据
+# 5. 直接在代码中指定要查询的标签
+#query_tag = "MATH_DATA_1"  # 可以修改为MATH_DATA_2或其他需要的标签
+query_tag = "MATH_DATA_2"  # 可以修改为MATH_DATA_2或其他需要的标签
+expr = f"array_contains(tags['tags'], '{query_tag}')"
+print(f"查询表达式: {expr}")
+
+# 6. 查询数据
 try:
-    # 使用 Milvus 的 query 方法查询所有数据
     results = collection_manager.collection.query(
-        expr="",  # 空表达式表示查询所有数据
-        output_fields=["id", "tags", "user_input",  "timestamp", "embedding"],  # 指定返回的字段
-        limit=1000  # 设置最大返回记录数
+        expr=expr,
+        output_fields=["id", "tags", "user_input", "timestamp", "embedding"],
+        limit=1000
     )
-    print("查询结果：")
+    print(f"查询标签 '{query_tag}' 结果：")
     if results:
         for result in results:
             try:
-                # 获取字段值
-                tags = result["tags"]
-                user_input = result["user_input"]
-                timestamp = result["timestamp"]
-                embedding = result["embedding"]
-                # 打印结果
                 print(f"ID: {result['id']}")
-                print(f"标签: {tags}")
-                print(f"用户问题: {user_input}")
-                print(f"时间: {timestamp}")
-                print(f"向量: {embedding[:5]}...")  # 只打印前 5 维向量
-                print("-" * 40)  # 分隔线
+                print(f"标签: {result['tags']}")
+                print(f"用户问题: {result['user_input']}")
+                print(f"时间: {result['timestamp']}")
+                print(f"向量: {result['embedding'][:5]}...")
+                print("-" * 40)
             except Exception as e:
-                print(f"查询失败: {e}")
+                print(f"处理结果失败: {e}")
     else:
-        print("未找到相关数据，请检查查询参数或数据。")
+        print(f"未找到标签为 '{query_tag}' 的数据。")
 except Exception as e:
     print(f"查询失败: {e}")
 
-# 6. 释放连接
+# 7. 释放连接
 milvus_pool.release_connection(connection)
 
-# 7. 关闭连接池
+# 8. 关闭连接池
 milvus_pool.close()