MemGPT
MemGPT 可轻松构建和部署有状态 LLM Agent。通过与 Milvus 集成，您可以构建可连接外部数据源（RAG）的 AI Agent。
CAMEL-AI
本指南介绍如何结合 CAMEL-AI 与 Milvus 构建检索增强生成（RAG）系统，并使用 Milvus 检索相关文档，为大语言模型生成提供上下文。
Mem0
在本教程中，我们将介绍基本的 Mem0 内存管理操作--添加、检索、更新、搜索、删除和跟踪内存历史记录--使用 Milvus，这是一个高性能、开源的向量数据库，可支持高效的存储和检索。本实践介绍将指导您完成基础内存操作，帮助您利用 Mem0 和 Milvus 构建个性化的人工智能交互。
Agno
Milvus 向量数据库能够高效地存储和检索嵌入信息。借助 Milvus 和 Agno，您可以轻松地将知识整合到 Agent 工作流程中。本文档是如何使用 Milvus 与 Agno 集成的基本指南。
OpenAI
本笔记本展示了如何创建一个可以通过函数调用使用自然语言查询 Milvus 的 AI Agent。我们将把 OpenAI 的 Agents 框架与 Milvus 强大的向量搜索功能结合起来，创建一个不错的搜索体验。
MCP
本教程将指导您为 Milvus 设置 MCP Server，让人工智能应用程序能够使用自然语言命令执行向量搜索、管理 Collection 和检索数据，而无需编写自定义数据库查询。
MemPalace 与 Milvus
在本教程中，我们将使用 MemPalace CLI 从公开的 Milvus 文档中挖掘一个真实的子集，并将其存储到 Milvus 中。该语料库包含关于 Analyzer、Tokenizer 和 Token Filter 的文档。这些内容紧密相关的页面提供了足够多的干扰项，使检索示例更具实际意义。
Google ADK 与 Milvus
本教程将使用 adk-milvus，在两个常见场景中连接 ADK 与 Milvus：基于知识库的检索工具集，以及用于保存用户专属 Agent 记忆的跨 Session 记忆服务。Notebook 默认使用 Milvus Lite，因此无需单独部署 Milvus Server，即可在本地或 Google Colab 中运行。
使用 Basic Memory 和 Milvus 构建语义化项目记忆
本教程将为应用团队构建一个小型记忆项目。我们会记录有关缓存、身份认证、部署和备份的笔记，然后通过语义搜索和 Hybrid Search 检索出合适的笔记。
使用 EverOS 和 Milvus 构建 AI Agent 长期记忆
本教程将构建一个项目助手，使其能够跨多个独立会话记住版本发布决策。我们会添加有关 Project Atlas 发布的对话，并混入其他项目的无关对话。EverOS 使用 LLM 提取记忆，Milvus 则存储 Hybrid Search 所需的 BM25 索引和向量索引。