LangChain-Milvus-RAG链路

构建顺序：

1. WebBaseLoader 加载网页文档。
2. CharacterTextSplitter 切分文本，示例参数为 chunk_size=1024、chunk_overlap=20。
3. 使用 text-embedding-v2 生成向量。
4. 将文本块与向量写入 Milvus 集合 doc_qa_db。
5. 检索相关片段，将上下文交给 qwen-plus 生成回答。

docs = WebBaseLoader(url).load()
chunks = CharacterTextSplitter(
    chunk_size=1024,
    chunk_overlap=20,
).split_documents(docs)