AiGlobalAgentQuestionSqlEmitterServiceImpl.java 29.3 KB

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package com.xly.milvus.service.impl;

import cn.hutool.core.collection.ConcurrentHashSet;
import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.google.gson.JsonArray;
import com.google.gson.JsonObject;
import com.xly.milvus.service.AiGlobalAgentQuestionSqlEmitterService;
import com.xly.milvus.service.VectorizationService;
import com.xly.milvus.util.MapToJsonConverter;
import com.xly.service.DynamicExeDbService;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.common.ConsistencyLevel;
import io.milvus.v2.common.DataType;
import io.milvus.v2.common.IndexBuildState;
import io.milvus.v2.common.IndexParam;
import io.milvus.v2.service.collection.request.*;
import io.milvus.v2.service.index.request.CreateIndexReq;
import io.milvus.v2.service.index.request.DescribeIndexReq;
import io.milvus.v2.service.index.request.DropIndexReq;
import io.milvus.v2.service.index.response.DescribeIndexResp;
import io.milvus.v2.service.vector.request.InsertReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.SearchReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.data.FloatVec;
import io.milvus.v2.service.vector.response.InsertResp;
import io.milvus.v2.service.vector.response.SearchResp;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;

@Slf4j
@Service("aiGlobalAgentQuestionSqlEmitterService")
@RequiredArgsConstructor
public class AiGlobalAgentQuestionSqlEmitterServiceImpl implements AiGlobalAgentQuestionSqlEmitterService {

    private final MilvusClientV2 milvusClient;
    private final VectorizationService vectorizationService;
    private final DynamicExeDbService dynamicExeDbService;
    private final String sProName ="Sp_Ai_AiGlobalAgentQuestionThread";


    // 或者从配置文件读取
    @Value("${milvus.vector.dimension:384}")
    private int VECTOR_DIM;


    // 缓存已加载的集合
    private final Set<String> loadedCollections = new ConcurrentHashSet<>();

    /***
     * @Author 钱豹
     * @Date 13:06 2026/3/19
     * @Param []
     * @return void
     * @Description 插入数据
     **/
    @Override
    public void addAiGlobalAgentQuestionSqlEmitter(String sKey,Map<String,Object>  data,String sQuestion,String sSqlContent,String cachType,String collectionName,Boolean isInit) {
        // 向量化
        List<Float> vector = vectorizationService.textToVector(sKey);

        if (vector == null || vector.isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("向量化失败");
        }
        if(ObjectUtil.isEmpty(sSqlContent)){
            sSqlContent = StrUtil.EMPTY;
        }
        //调用数据库插入数据库]
        if(ObjectUtil.isEmpty(data.get("userInput"))){
            Object userInput = ObjectUtil.isNotEmpty(data.get("sUserInput"))?data.get("sUserInput").toString():data.get("userInput");
            data.put("userInput",userInput);
        }
        // 2. 转换为Milvus格式
        JsonObject row = convertToMilvusRow(data, vector,sQuestion,sSqlContent,cachType,sKey);
        //创建集合
//        createCollection(collectionName);
        createCollectionIfNotExists(collectionName);

        // 3. 插入到Milvus
        InsertReq insertReq = InsertReq.builder()
                .collectionName(collectionName)
                .data(List.of(row))
                .build();

        InsertResp insertResp = milvusClient.insert(insertReq);
        //是否初始化。初始化不需要插入到数据库
        if(!isInit){
            Map<String, Object> searMap = dynamicExeDbService.getDoProMap(sProName, data);
            dynamicExeDbService.getCallPro(searMap, sProName);
        }
        System.out.println("成功插入 " + insertResp.getInsertCnt() + " 条数据");
        System.out.println("   - 数据预览:");
    }

    @Override
    public Map<String, Object> queryAiGlobalAgentQuestionSqlEmitter(String searchText, String collectionName) {
        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
        log.info("开始相似度查询: collection={}, searchText={}", collectionName, searchText);
        // 2. 设置范围搜索参数
        Map<String, Object> searchParams = new HashMap<>();
        searchParams.put("nprobe", 10);
        searchParams.put("radius", 0.94f);  // 只返回相似度 >= 0.94 的结果
        // 对于 IP 度量，相似度范围在 [minScore, maxScore]
//        searchParams.put("radius", -1);      // 最小相似度
//        searchParams.put("range_filter", 1); // 最大相似度
        // 1. 确保集合已加载
        ensureCollectionLoaded(collectionName);

        // 1. 向量化搜索文本
        List<Float> vectorList = vectorizationService.textToVector(searchText);
        if (vectorList == null || vectorList.isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("向量化失败");
        }
        // 2. 转换为 float[]
        float[] floatArray = new float[vectorList.size()];
        for (int i = 0; i < vectorList.size(); i++) {
            floatArray[i] = vectorList.get(i);
        }
        // 查询最近插入的数据（按时间倒序）
//        QueryReq queryReq = QueryReq.builder()
//                .collectionName(collectionName)
//                .outputFields(Arrays.asList("sQuestion", "sSqlContent", "data_id", "create_time","metadata"))
//                .limit(100)
//                .build();
//        QueryResp queryResp = milvusClient.query(queryReq);
        // 3. 创建 Milvus FloatVec 对象
        FloatVec floatVec = new FloatVec(floatArray);
        // 4. 构建搜索请求
        SearchReq searchReq = SearchReq.builder()
                .collectionName(collectionName)
                .data(Collections.singletonList(floatVec))
                .annsField("vector")  // 向量字段名
                .topK(10)  // 返回最相似的10条
                .metricType(IndexParam.MetricType.IP)  // 内积相似度
                .outputFields(Arrays.asList("sQuestion", "sSqlContent","sUserInput", "data_id","cachType", "create_time","metadata"))
                .searchParams(searchParams)
                .build();
        // 5. 执行搜索
        SearchResp searchResp = milvusClient.search(searchReq);
        // 6. 处理结果
        List<List<SearchResp.SearchResult>> searchResults = searchResp.getSearchResults();
        if(ObjectUtil.isEmpty(searchResults)){
            return result;
        }
        //默认相似度最高的在第一条
        List<SearchResp.SearchResult> firstResultList = searchResults.get(0);
        if(ObjectUtil.isEmpty(firstResultList)){
            return result;
        }
        firstResultList.sort((a, b) -> Float.compare(b.getScore(), a.getScore()));
        SearchResp.SearchResult item = firstResultList.get(0);
        Map<String, Object> itemMap = new HashMap<>();
        itemMap.put("score", item.getScore());
        itemMap.put("id", item.getId());
        itemMap.putAll(item.getEntity());
        return itemMap;
    }

    /**
     * 确保集合已加载
     */
    private void ensureCollectionLoaded(String collectionName) {
        try {
            // 如果已经加载过，直接返回
            if (loadedCollections.contains(collectionName)) {
                return;
            }
            log.info("检查集合加载状态: {}", collectionName);
            // 检查集合是否存在
            HasCollectionReq hasCollectionReq = HasCollectionReq.builder()
                    .collectionName(collectionName)
                    .build();

            boolean exists = milvusClient.hasCollection(hasCollectionReq);

            if (!exists) {
                log.error("集合不存在: {}", collectionName);
                throw new RuntimeException("集合不存在: " + collectionName);
            }

            // 获取加载状态
            GetLoadStateReq getLoadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
                    .collectionName(collectionName)
                    .build();

            boolean isLoaded = milvusClient.getLoadState(getLoadStateReq);

            if (!isLoaded) {
                log.info("加载集合到内存: {}", collectionName);

                // 加载集合
                LoadCollectionReq loadCollectionReq = LoadCollectionReq.builder()
                        .collectionName(collectionName)
                        .build();

                milvusClient.loadCollection(loadCollectionReq);

                // 等待加载完成
                waitForCollectionLoaded(collectionName);

                loadedCollections.add(collectionName);
                log.info("集合加载完成: {}", collectionName);
            } else {
                loadedCollections.add(collectionName);
                log.info("集合已加载: {}", collectionName);
            }

        } catch (Exception e) {
            log.error("确保集合加载失败", e);
            throw new RuntimeException("集合加载失败: " + collectionName, e);
        }
    }

    /**
     * 等待集合加载完成
     */
    private void waitForCollectionLoaded(String collectionName) {
        int maxRetries = 30;
        int retryInterval = 1000; // 1秒

        for (int i = 0; i < maxRetries; i++) {
            try {
                GetLoadStateReq getLoadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
                        .collectionName(collectionName)
                        .build();

                boolean isLoaded = milvusClient.getLoadState(getLoadStateReq);

                if (isLoaded) {
                    log.info("集合加载状态确认: {}", collectionName);
                    return;
                }

                Thread.sleep(retryInterval);

            } catch (Exception e) {
                log.warn("检查加载状态失败，重试 {}/{}", i + 1, maxRetries);
            }
        }

        throw new RuntimeException("集合加载超时: " + collectionName);
    }


    /**
     * 从实体对象构建Milvus插入数据
     */
    public JsonObject convertToMilvusRow(Map<String,Object> data, List<Float> vector,String sQuestion,String sSqlContent,String cachType,String sKey) {
        JsonObject row = new JsonObject();

        // 添加向量
        JsonArray vectorArray = new JsonArray();
        vector.forEach(vectorArray::add);
        row.add("vector", vectorArray);
        // 添加文本字段
        row.addProperty("sKey", sKey);
        row.addProperty("data_id", data.get("sId").toString());
        row.addProperty("sQuestion", sQuestion);
        row.addProperty("sUserInput", data.get("userInput").toString());
        row.addProperty("sSqlContent", sSqlContent);
        row.addProperty("cachType", cachType);
        // 创建时间字段 - 必须提供！
        row.addProperty("create_time", System.currentTimeMillis());
        // 创建时间字段 - 必须提供！
//        row.add("create_time", JsonValue.from(System.currentTimeMillis()));
        // 添加业务字段到metadata
        JsonObject metadata = MapToJsonConverter.convert(data);
        row.add("metadata", metadata);
        return row;
    }

    /**
     * 创建集合（如果不存在）
     */
    public void createCollectionIfNotExists(String collectionName) {
        try {
            // 检查集合是否存在
            HasCollectionReq hasCollectionReq = HasCollectionReq.builder()
                    .collectionName(collectionName)
                    .build();
            boolean exists = milvusClient.hasCollection(hasCollectionReq);
            if (!exists) {
                createCollection(collectionName);
                log.info("集合 {} 创建成功", collectionName);
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("检查/创建集合失败: {}", collectionName, e);
            throw new RuntimeException("初始化Milvus集合失败", e);
        }
    }

    /**
     * 创建集合（定义字段结构）
     */
    private void createCollection(String collectionName) {
        // 定义字段列表
        List<CreateCollectionReq.FieldSchema> fieldSchemas = Arrays.asList(
                // 1. 主键字段
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("id")
                        .dataType(DataType.Int64)
                        .isPrimaryKey(true)
                        .autoID(true)  // 使用自动ID
                        .description("主键ID")
                        .build(),

                // 2. 向量字段
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("vector")
                        .dataType(DataType.FloatVector)
                        .dimension(VECTOR_DIM)
                        .description("向量字段，用于相似性搜索")
                        .build(),

                // 3. 问题字段
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("sQuestion")
                        .dataType(DataType.VarChar)
                        .maxLength(5000)
                        .description("用户问题(上下文)")
                        .build(),

                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("sUserInput")
                        .dataType(DataType.VarChar)
                        .maxLength(5000)
                        .description("用户问题")
                        .build(),

                // 4. SQL内容字段 - 设置为可空
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("sSqlContent")
                        .dataType(DataType.VarChar)
                        .maxLength(50000)  // SQL可能较长
                        .isPrimaryKey(false)
                        .isNullable(true)   //  设置为 true，允许为空
                        .description("SQL语句")
                        .build(),

                // 4. 缓存类型
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("cachType")
                        .dataType(DataType.VarChar)
                        .maxLength(100)  // 缓存类型
                        .description("缓存类型")
                        .build(),

                // 5. 数据ID字段
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("data_id")
                        .dataType(DataType.VarChar)
                        .maxLength(500)  // 增加最大长度
                        .description("原始数据ID")
                        .build(),

                // 6. 创建时间字段
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("create_time")
                        .dataType(DataType.Int64)
                        .description("创建时间戳")
                        .build(),

                // 7. 元数据字段（使用JSON类型存储额外数据）
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("metadata")
                        .dataType(DataType.JSON)
                        .description("额外元数据")
                        .build(),
                CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
                        .name("sKey")
                        .dataType(DataType.VarChar)
                        .maxLength(1000)  // 增加最大长度
                        .description("存入的vector转换前数据")
                        .build()
        );

        // 创建集合schema
        CreateCollectionReq.CollectionSchema schema =
                CreateCollectionReq.CollectionSchema.builder()
                        .fieldSchemaList(fieldSchemas)
                        .enableDynamicField(true)
                        .build();

        // 创建集合请求
        CreateCollectionReq createCollectionReq = CreateCollectionReq.builder()
                .collectionName(collectionName)
                .collectionSchema(schema)
                .consistencyLevel(ConsistencyLevel.BOUNDED)
                .build();

        // 执行创建集合
        milvusClient.createCollection(createCollectionReq);

        //创建索引
        createIndexesStepByStep(collectionName);
    }


    /**
     * 创建集合（定义字段结构）
     */
    public void removeAndCreateCollection(String collectionName) {
        //删除现有集合
        DropCollectionReq dropCollectionReq = DropCollectionReq.builder()
                .collectionName(collectionName)
                .build();
        milvusClient.dropCollection(dropCollectionReq);
        createCollection(collectionName);
    }

    /*
    * 分步创建索引，便于监控每个索引的状态
    */
    private void createIndexesStepByStep(String collectionName) {
        log.info("开始为集合创建索引: {}", collectionName);
        createAllIndexes(collectionName);
//        // 1. 创建向量索引
//        createVectorIndex(collectionName);
//
//        // 2. 创建标量索引
//        createScalarIndexes(collectionName);
    }

    /**
     * 创建向量索引
     * IVF_FLAT	向量相似度搜索	常用的向量索引，平衡性能和召回率
     * STL_SORT	标量字段排序	适用于数字、时间等需要排序的字段
     * INVERTED	文本字段过滤	倒排索引，适用于文本字段的精确匹配
     * TRIE	字符串前缀匹配	适用于前缀查询
     * BITMAP	枚举值过滤	适用于低基数字段
     */
    private void createVectorIndex(String collectionName) {
        log.info("创建向量索引: {}", collectionName);

        Map<String, Object> extraParams = new HashMap<>();
        extraParams.put("nlist", 128);

        IndexParam vectorIndex = IndexParam.builder()
                .fieldName("vector")
                .indexName("idx_vector")
                .indexType(IndexParam.IndexType.IVF_FLAT)
                .metricType(IndexParam.MetricType.IP)
                .extraParams(extraParams)
                .build();

        CreateIndexReq createIndexReq = CreateIndexReq.builder()
                .collectionName(collectionName)
                .indexParams(Collections.singletonList(vectorIndex))
                .sync(true)
                .timeout(60000L)
                .build();

        milvusClient.createIndex(createIndexReq);
        log.info("向量索引创建完成");
    }

    /**
     * 创建标量索引
     */
    private void createScalarIndexes(String collectionName) {
        log.info("创建标量索引: {}", collectionName);

        // 为 create_time 字段创建索引
        IndexParam timeIndex = IndexParam.builder()
                .fieldName("create_time")
                .indexName("idx_create_time")
                .indexType(IndexParam.IndexType.STL_SORT)  // 排序索引
                .build();

        CreateIndexReq timeIndexReq = CreateIndexReq.builder()
                .collectionName(collectionName)
                .indexParams(Collections.singletonList(timeIndex))
                .sync(true)
                .timeout(30000L)
                .build();

        milvusClient.createIndex(timeIndexReq);
        log.info("create_time 索引创建完成");

        // 为 question 字段创建倒排索引（支持文本过滤）
        IndexParam questionIndex = IndexParam.builder()
                .fieldName("sQuestion")
                .indexName("idx_question")
                .indexType(IndexParam.IndexType.TRIE)  // 倒排索引
                .build();

        CreateIndexReq questionIndexReq = CreateIndexReq.builder()
                .collectionName(collectionName)
                .indexParams(Collections.singletonList(questionIndex))
                .sync(true)
                .timeout(30000L)
                .build();

        milvusClient.createIndex(questionIndexReq);
        log.info("question 索引创建完成");

        // 为 data_id 字段创建索引
        IndexParam idIndex = IndexParam.builder()
                .fieldName("data_id")
                .indexName("idx_data_id")
                .indexType(IndexParam.IndexType.TRIE)
                .build();

        CreateIndexReq idIndexReq = CreateIndexReq.builder()
                .collectionName(collectionName)
                .indexParams(Collections.singletonList(idIndex))
                .sync(true)
                .timeout(30000L)
                .build();

        milvusClient.createIndex(idIndexReq);
        log.info("data_id 索引创建完成");
    }

    /**
     * 重建索引（解决索引未就绪问题）
     */
    public boolean rebuildIndex(String collectionName) {
        log.info("========== 开始重建索引 ==========");
        log.info("集合名称: {}", collectionName);

        try {
            // 1. 先检查集合是否存在
            HasCollectionReq hasReq = HasCollectionReq.builder()
                    .collectionName(collectionName)
                    .build();

            if (!milvusClient.hasCollection(hasReq)) {
                log.error("集合不存在: {}", collectionName);
                return false;
            }

            // 2. 先释放集合（如果已加载）
            try {
                ReleaseCollectionReq releaseReq = ReleaseCollectionReq.builder()
                        .collectionName(collectionName)
                        .build();
                milvusClient.releaseCollection(releaseReq);
                log.info("集合已释放: {}", collectionName);
                Thread.sleep(2000); // 等待释放完成
            } catch (Exception e) {
                log.warn("释放集合失败（可能未加载）: {}", e.getMessage());
            }

            // 3. 删除原有索引
            try {
                DropIndexReq dropIndexReq = DropIndexReq.builder()
                        .collectionName(collectionName)
                        .fieldName("vector")  // 指定向量字段
                        .build();

                milvusClient.dropIndex(dropIndexReq);
                log.info("原有索引已删除");
                Thread.sleep(2000); // 等待删除完成
            } catch (Exception e) {
                log.warn("删除索引失败（可能不存在）: {}", e.getMessage());
            }

            // 4. 创建新索引
            createVectorIndex(collectionName);

            // 5. 等待索引就绪
            boolean indexReady = waitForIndexReady(collectionName, "vector", 60);
            if (!indexReady) {
                log.error("索引未就绪");
                return false;
            }

            // 6. 重新加载集合
            LoadCollectionReq loadReq = LoadCollectionReq.builder()
                    .collectionName(collectionName)
                    .build();

            milvusClient.loadCollection(loadReq);
            log.info("集合重新加载成功");

            // 7. 验证加载状态
            boolean loaded = waitForLoad(collectionName, 30);
            if (!loaded) {
                log.error("集合加载失败");
                return false;
            }

            log.info("✅ 索引重建完成，集合已就绪: {}", collectionName);
            return true;

        } catch (Exception e) {
            log.error("重建索引失败", e);
            return false;
        }
    }

    /**
     * 等待索引就绪
     */
    private boolean waitForIndexReady(String collectionName, String fieldName, int timeoutSeconds) {
        log.info("等待索引就绪: {}.{}，超时: {}秒", collectionName, fieldName, timeoutSeconds);

        for (int i = 0; i < timeoutSeconds; i++) {
            try {
                DescribeIndexReq describeIndexReq = DescribeIndexReq.builder()
                        .collectionName(collectionName)
                        .build();

                DescribeIndexResp describeIndexResp = milvusClient.describeIndex(describeIndexReq);

                List<DescribeIndexResp.IndexDesc> indexDescs = describeIndexResp.getIndexDescriptions();

                for (DescribeIndexResp.IndexDesc desc : indexDescs) {
                    if (fieldName.equals(desc.getFieldName())) {
                        IndexBuildState state = desc.getIndexState();

                        log.info("索引状态: {}, 进度: {}/{}",
                                state, desc.getIndexedRows(), desc.getTotalRows());

                        if (state == IndexBuildState.Finished) {
                            log.info("✅ 索引就绪");
                            return true;
                        } else if (state == IndexBuildState.Failed) {
                            log.error("❌ 索引构建失败: {}", desc.getIndexFailedReason());
                            return false;
                        }
                        break;
                    }
                }

                Thread.sleep(1000);

            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                log.warn("等待被中断");
                return false;
            } catch (Exception e) {
                log.warn("检查索引状态失败: {}/{}", i + 1, timeoutSeconds);
            }
        }

        log.error("等待索引就绪超时");
        return false;
    }

    /**
     * 等待集合加载完成
     */
    private boolean waitForLoad(String collectionName, int timeoutSeconds) {
        log.info("等待集合加载: {}，超时: {}秒", collectionName, timeoutSeconds);

        for (int i = 0; i < timeoutSeconds; i++) {
            try {
                GetLoadStateReq loadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
                        .collectionName(collectionName)
                        .build();

                boolean isLoaded = milvusClient.getLoadState(loadStateReq);

                if (isLoaded) {
                    log.info("✅ 集合加载完成");
                    return true;
                }

                Thread.sleep(1000);

            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                return false;
            } catch (Exception e) {
                log.warn("检查加载状态失败: {}/{}", i + 1, timeoutSeconds);
            }
        }

        log.error("集合加载超时");
        return false;
    }


    /**
     * 批量创建所有索引（向量索引 + 多个标量索引）
     */
    private void createAllIndexes(String collectionName) {
        log.info("开始为集合批量创建索引: {}", collectionName);

        // 1. 准备所有索引参数
        List<IndexParam> allIndexParams = new ArrayList<>();

        // 1.1 向量索引
        Map<String, Object> vectorExtraParams = new HashMap<>();
        vectorExtraParams.put("nlist", 256);      // 聚类中心数：sqrt(384) * 13 ≈ 256
        vectorExtraParams.put("nprobe", 32);       // 搜索时检查的聚类数

        IndexParam vectorIndex = IndexParam.builder()
                .fieldName("vector")
                .indexName("idx_vector_rebuild")
                .indexType(IndexParam.IndexType.IVF_FLAT)
                .metricType(IndexParam.MetricType.IP)
                .extraParams(vectorExtraParams)
                .build();
        allIndexParams.add(vectorIndex);

        // 1.2 create_time 字段索引（用于时间范围查询）
        IndexParam timeIndex = IndexParam.builder()
                .fieldName("create_time")
                .indexName("idx_create_time")
                .indexType(IndexParam.IndexType.STL_SORT)  // 排序索引
                .build();
        allIndexParams.add(timeIndex);

        // 1.3 question 字段倒排索引（用于文本过滤）
        IndexParam questionIndex = IndexParam.builder()
                .fieldName("sQuestion")
                .indexName("idx_question")
                .indexType(IndexParam.IndexType.TRIE)  // 倒排索引
                .build();
        allIndexParams.add(questionIndex);

        // 1.4 data_id 字段索引（用于精确匹配）
        IndexParam idIndex = IndexParam.builder()
                .fieldName("data_id")
                .indexName("idx_data_id")
                .indexType(IndexParam.IndexType.TRIE)
                .build();
        allIndexParams.add(idIndex);

        IndexParam idx_cach_type = IndexParam.builder()
                .fieldName("cachType")
                .indexName("idx_cach_type")
                .indexType(IndexParam.IndexType.TRIE)
                .build();
        allIndexParams.add(idx_cach_type);

        IndexParam sKey = IndexParam.builder()
                .fieldName("sKey")
                .indexName("s_key")
                .indexType(IndexParam.IndexType.TRIE)
                .build();
        allIndexParams.add(sKey);

        // 1.5 sql_content 字段索引（如果需要）
//        IndexParam sqlIndex = IndexParam.builder()
//                .fieldName("sql_content")
//                .indexName("idx_sql_content")
//                .indexType(IndexParam.IndexType.INVERTED)
//                .build();
//        allIndexParams.add(sqlIndex);

        // 2. 批量创建索引
        try {
            CreateIndexReq createIndexReq = CreateIndexReq.builder()
                    .collectionName(collectionName)
                    .indexParams(allIndexParams)  // 一次性传入所有索引
                    .sync(true)                    // 同步等待
                    .timeout(120000L)               // 总超时时间120秒
                    .build();

            milvusClient.createIndex(createIndexReq);
            log.info("所有索引批量创建成功: {}", collectionName);

        } catch (Exception e) {
            log.error("批量创建索引失败: {}", e.getMessage());
            createScalarIndexes(collectionName);
        }
    }


}