Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 14:12 UTC

langchain-ai / langchain-milvus

The LangChain wrapper of Milvus vector database for efficient vector search, full-text search, hybrid retrieval and RAG.

PythonMIT★ 58 estrellas⑂ 47 forksdesde sept 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

langchain-ai/langchain-milvus tiene un índice de salud de 84 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (80/100) y la más baja, Community & Adoption (64/100). Se actualizó por última vez hace 15 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

84
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

84
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 71 se calibra a 84 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

LangChainOrganización
22.408 seguidores261 repositorios públicosdesde mar 2023

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIlangchain-milvus0.4.0-25hace 62 días

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

73Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 15 días
11.1/36Cadencia de commits — 16/52 semanas con commits
13.8/18Volumen de commits — 33 commits en el último año
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
commits_last_year33
human_commit_share0,904
days_since_last_push15
active_weeks_last_year16
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 17 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 62 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~49,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count17
latest_release_taglibs/milvus/v0.4.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release62
mean_days_between_releases49,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

64Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
28.5/60Estrellas — 58 estrellas
13.9/25Forks — 47 forks
3.9/15Observadores — 6 observadores
Datos de entrada utilizados
forks47
stars58
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges3
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

65Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
5.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 75% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 14 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,753
Cómo se puntúa
24.4/42Resolución de issues — 58% de issues cerradas
26.6/30Aceptación de PR — 93/105 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/21 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs93
open_issues13
closed_issues18
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,581
closed_unmerged_prs12
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 22.408 seguidores de langchain-ai
20.1/25Trayectoria — 261 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers22.408
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginlangchain-ai
public_repos261
account_age_days1295
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 62 días
20/20Historial de versiones — 25 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageslangchain-milvus
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish62

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

80Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — libs/milvus/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://milvus.io/docs/integrate_with_langchain.md
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 4 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicslangchain, rag, search-engine, vector-database
has_wikisí
homepagehttps://milvus.io/docs/integrate_with_langchain.md
docs_sitehttps://milvus.io/docs/integrate_with_langchain.md
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

72Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/21 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
4.5/7.5Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
2.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages45
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:langchain-milvus@0.4.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 45 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

72Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://milvus.io/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 81 de 85 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://milvus.io/llms.txt
legible_history_share0,953
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — libs/milvus/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — libs/milvus/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — libs/milvus/langchain_milvus/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
2.1/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 94 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 9 de los últimos 94 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_fileslibs/milvus/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configslibs/milvus/langchain_milvus/py.typed
agent_commit_share0,011
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,096
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (libs/milvus/langchain_milvus/py.typed)
53.2/55Tamaños de archivo manejables — 1/31 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes138.756
source_files_sampled31
oversized_source_files1

Datos clave

58estrellas de GitHub
14contribuidores
33commits en los últimos 12 meses
15días desde el último push
17versiones publicadas
1factor bus
13issues abiertas
—ecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'langchain-milvus' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 47 ⇿
0Estrellas
47Forks
16Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

010203040504622024-092025-092026-09
Mayor 0Menor 0Parche 0

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-17 14:11 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/21 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
6Maintained8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
9Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 3
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpymilvus>=3.0.0,<4.0libs/milvus/pyproject.toml
PyPImilvus-lite>=3.1.0,<4.0libs/milvus/pyproject.toml
PyPIlangchain-core>=1.4.9,<2.0.0libs/milvus/pyproject.toml
Todas las dependencias 92

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 3 paquetes directos y 89 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIlangchain-core1.4.9directa
PyPImilvus-lite3.1.0directa
PyPIpymilvus3.0.0directa
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.11.0indirecta
PyPIcachetools7.1.4indirecta
PyPIcertifi2025.11.12indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.2indirecta
PyPIcodespell2.4.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoloredlogs15.0.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfaiss-cpu1.14.3indirecta
PyPIfilelock3.20.3indirecta
PyPIflatbuffers25.9.23indirecta
PyPIfreezegun1.5.5indirecta
PyPIfsspec2025.10.0indirecta
PyPIgrpcio1.76.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.4.3indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhuggingface-hub1.9.1indirecta
PyPIhumanfriendly10.0indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjsonpatch1.33indirecta
PyPIjsonpointer3.0.0indirecta
PyPIlangchain-protocol0.0.18indirecta
PyPIlangsmith0.8.9indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImypy1.18.2indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInltk3.10.3indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPIonnxruntime1.23.2indirecta
PyPIorjson3.11.7indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpathspec0.12.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprotobuf6.33.5indirecta
PyPIpyarrow25.0.0indirecta
PyPIpydantic2.12.4indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpymilvus-model0.3.2indirecta
PyPIpyreadline33.5.4indirecta
PyPIpytest7.4.4indirecta
PyPIpytest-asyncio0.21.2indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpytest-watcher0.3.5indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpytz2025.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIregex2025.11.3indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirecta
PyPIrich14.3.3indirecta
PyPIruff0.1.15indirecta
PyPIsafetensors0.7.0indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsimsimd5.9.11indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPIsyrupy4.9.1indirecta
PyPItenacity9.1.2indirecta
PyPItokenizers0.22.1indirecta
PyPItomli2.3.0indirecta
PyPItqdm4.67.1indirecta
PyPItransformers5.10.1indirecta
PyPItyper0.24.1indirecta
PyPItypes-requests2.32.4.20250913indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2025.2indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuuid-utils0.14.1indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIxxhash3.6.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:langchain-milvus@0.4.0 arrastra 45 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.