嘿，@shashade2012,很高兴再次见到你！希望你过得很好。让我们一起探讨你遇到的MilvusVectorStore度量类型问题。
感谢你报告这个问题。根据你提供的代码片段，当你初始化MilvusVectorStore对象时，似乎正确地将similarity_metric设置为'L2'。然而，你观察到Milvus中的度量类型始终是'IP'。
这可能是由以下几个原因导致的：

1. 参数值不匹配:请确保在初始化MilvusVectorStore对象时，确实将similarity_metric参数传递为'L2'(或'l2')。拼写错误或不正确的值可能导致使用默认的'IP'度量。
2. 代码路径未命中:如果有一个跳过条件检查或在此检查后重置self.similarity_metric属性的代码路径，可能会导致观察到的行为。这需要对代码库进行彻底审查以确定。
3. Milvus集合创建逻辑:当使用self.milvusclient.create_collection调用创建新集合时，metric_type参数被设置为self.similarity_metric。如果集合已经存在，或者集合创建逻辑错误地设置或忽略了metric_type,可能导致使用默认的'IP'度量。
   这是相关代码的一部分：

# Select the similarity metric
if similarity_metric.lower() in ("ip"):
    self.similarity_metric = "IP"
elif similarity_metric.lower() in ("l2", "euclidean"):
    self.similarity_metric = "L2"

以及Milvus集合创建逻辑：

self.milvusclient.create_collection(
    collection_name=self.collection_name,
    dimension=self.dim,
    primary_field_name=MILVUS_ID_FIELD,
    vector_field_name=self.embedding_field,
    id_type="string",
    metric_type=self.similarity_metric,
    max_length=65_535,
    consistency_level=self.consistency_level,
)

如果问题仍然存在，我建议你调试传递给MilvusVectorStore对象的初始化参数，并确保Milvus集合按预期以正确的度量类型创建或覆盖。
关于你的LlamaIndex v0.10.19的问题，我很抱歉，但我没有关于该版本中MilvusVectorStore类的任何更改或更新的信息，这些更改或更新可能有助于解决此问题。
希望这有所帮助！如果你有任何其他问题或需要进一步澄清，请随时提问。

来源

• llama-index-legacy/llama_index/legacy/vector_stores/milvus.py

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你好
感谢快速回复。
但是我已经检查了我的输入指标是'L2'。
请看图片。

打印结果是'IP'
谢谢。

我检查了最新的代码，看到了以下内容：

similarity_metrics_map = {"ip": "IP", "l2": "L2", "euclidean": "L2"}
similarity_metric = similarity_metrics_map.get(similarity_metric.lower(), "L2")

这里有一个缺失的 "self.similarity_metric",可能是根本原因。