起因
L是我远程工作的合作方CTO，前几天兴高采烈的对我说，他搞到azure openai账号了，来研究一下langchain和向量库吧，很好玩的，于是我就两眼放光的上了贼船。
我先花了几天时间把langchainjs跑通并且集成进现在的nodejs项目中，然后问他用哪个向量库，他回答说，已经有人在研究pgvector了，你就去搞zilliz吧。好吧，我去搞zilliz。
选型与进展
研究了一下官方文档，理解zilliz就是一个商用版milvus集群，所有api都是milvus的，使用文档的话，直接用milvus的文档就好了。
我第一个想法是，能不能用开源版的milvus自行搭建一个向量库，这样我本地调试会方便很多。然而mbp的docker desktop太杀资源了，本机安装的想法不通。
接下来尝试装在自己平时测试用的ecs上，但因为这个ecs太小了，上面已经跑了两个Postgres的docker容器，没法再跑第三个docker，更何况milvus的docker安装是docker-compose，更跑不动。
于是我顺理成章的选择了zilliz cloud，zilliz新账号有30天的试用期，我盘算着30天做技术调研肯定够了，如果真的要集成到产品上，L肯定会搞个商用账号来用。
我先按照zilliz官方的js示例，创建了collections，一路趟下来倒也没什么问题。
出现问题
openai跑通了，zilliz也跑通了，下面自然而然的要将langchainjs和zilliz集成起来了。
按惯例，我从langchainjs官方文档 扒了几个集成milvus的示例下来。配置好apikey和zilliz的参数，跑了一下，擦，报错：
Error: 13 INTERNAL: Received RST_STREAM with code 2 triggered by internal client error: Protocol error
是不是连接参数配错了？
一个参数一个参数的测试，继续报错，又改回去。见鬼了。
是不是langchainjs的OpenAIEmbeddings用的不对？
找了段文本，对其单独做了一次向量化：
embeddings.embedQuery('langchainjs怎么创建Embeddings');
没报错，嗯，OpenAIEmbeddings是好的。
所以问题出在milvus配置上。
不能吧？这么成熟的开源项目？？？
一定是我哪里没配对，嗯，需要milvus方的技术支持～
解决
因为我使用的是zillizcloud，虽说集成的全是milvus库，但毕竟商用版的试用，理应拥有商用版的客服。
我求助L，请zilliz的技术看看，能不能帮忙趟过去。
zilliz的技术花了小半天时间，最后给我们的反馈是：他们自己去跑了demo，复现了问题，然后查源码，发现langchainjs官方调milvus的代码里面ssl参数并未传递正确。他们提了一个pr 给langchainjs，修复了这个bug。
wtf？！可能还从来没有人用langchainjs集成过zillizcloud。
那么我就只好等langchainjs出下一个release版本，才能继续推进了。
收获
无意中，碰到这种影响力的开源项目的一个bug，非常值得总结一下：
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收获1，原来千锤百炼的开源工具也会出bug
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收获2，原来开源项目的参与方式，可以是自己提pr的。提bug，然后自己fix，再提个pr，等官方出新版的时候收录。江湖规矩学到了。
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收获3，原来Js 依赖库也是可以拉源码的。如果重来一遍，我可能会自己拉源码分析，而不是等官方来帮忙趟坑。
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