𝗔𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻 𝗔𝗜 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗼 𝗱𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲 𝘁𝗼𝗼𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗿𝗮𝗶𝘀𝗲𝘀 𝗮𝗻 ...
TL;DR · AI 摘要
Milvus在Attu 3.0 beta中引入自带LLM方法，用户可自主控制LLM提供商和数据路径，无需依赖托管服务。
核心要点
- Attu 3.0 beta支持OpenAI/Anthropic等5大LLM提供商的自定义接入
- API密钥采用本地加密存储，模型流量直达用户配置的LLM服务端
- 通过自然语言接口可操作50+数据库工具，无需托管LLM中转服务
结构提纲
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思维导图
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- Attu 3.0 beta LLM集成
- 自带LLM架构
- 不捆绑模型服务
- 流量直达提供商
- 数据控制
- 本地加密存储API密钥
- 自主选择提供商
- 自然语言接口
- 50+内置工具
- 跨平台兼容性
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
模型流量直接发送至用户配置的提供商，不经过Attu托管代理
支持OpenAI、Anthropic、Google Gemini等6大主流LLM平台
API密钥本地加密存储，保障凭证安全不通过中转服务
Milvus on X: "𝗔𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻 𝗔𝗜 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗼 𝗱𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲 𝘁𝗼𝗼𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗿𝗮𝗶𝘀𝗲𝘀 𝗮𝗻 𝗼𝗯𝘃𝗶𝗼𝘂𝘀 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗪𝗵𝗲𝗿𝗲 𝗱𝗼 𝗺𝘆 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗮𝗻𝗱 𝗟𝗟𝗠 𝗰𝗿𝗲𝗱𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹𝘀 𝗴𝗼? 𝗔𝘁𝘁𝘂 𝟯.𝟬 𝗯𝗲𝘁𝗮 𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗮 𝗯𝗿𝗶𝗻𝗴-𝘆𝗼𝘂𝗿-𝗼𝘄𝗻-𝗟𝗟𝗠 https://t.co/CZdu5uFZ9E" / X
@milvusio
𝗔𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻 𝗔𝗜 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗼 𝗱𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲 𝘁𝗼𝗼𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗿𝗮𝗶𝘀𝗲𝘀 𝗮𝗻 𝗼𝗯𝘃𝗶𝗼𝘂𝘀 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗪𝗵𝗲𝗿𝗲 𝗱𝗼 𝗺𝘆 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗮𝗻𝗱 𝗟𝗟𝗠 𝗰𝗿𝗲𝗱𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹𝘀 𝗴𝗼? 𝗔𝘁𝘁𝘂 𝟯.𝟬 𝗯𝗲𝘁𝗮 𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗮 𝗯𝗿𝗶𝗻𝗴-𝘆𝗼𝘂𝗿-𝗼𝘄𝗻-𝗟𝗟𝗠 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗮𝗰𝗵. It doesn’t bundle a model service or route model requests through an Attu-hosted proxy. 𝗬𝗼𝘂 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁 𝗔𝘁𝘁𝘂 𝗮𝘁 𝘁𝗵𝗲 𝗽𝗿𝗼𝘃𝗶𝗱𝗲𝗿 𝘆𝗼𝘂 𝗮𝗹𝗿𝗲𝗮𝗱𝘆 𝘂𝘀𝗲: • OpenAI • Anthropic • DeepSeek • Google Gemini • OpenRouter • any OpenAI-compatible endpoint 𝗜𝗻 𝗽𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗰𝗲: • your API key is stored locally, with encryption • model traffic goes directly to your configured provider • you choose the model, provider, and cost profile That means the agent can help manage Milvus through natural language across 50+ built-in tools, without forcing you into a managed LLM service behind the scenes. 𝗔𝘁𝘁𝘂 𝗽𝗿𝗼𝘃𝗶𝗱𝗲𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹 𝘀𝘂𝗿𝗳𝗮𝗰𝗲. 𝗬𝗼𝘂 𝗸𝗲𝗲𝗽 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹 𝗼𝘃𝗲𝗿 𝘁𝗵𝗲 𝗟𝗟𝗠 𝗽𝗿𝗼𝘃𝗶𝗱𝗲𝗿, 𝗰𝗿𝗲𝗱𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹𝘀, 𝗮𝗻𝗱 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗮𝘁𝗵.
3:30 PM · Jul 6, 2026
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