Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 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 зірок⑂ 47 форківз вер. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#langchain#rag#search-engine#vector-database

langchain-ai/langchain-milvus має індекс здоров’я 84 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (80/100), найнижчий — Community & Adoption (64/100). Останнє оновлення було 15 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

84
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

84
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 71 калібровано до 84 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

LangChainОрганізація
22 408 підписників261 публічний репозиторійз бер. 2023 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIlangchain-milvus0.4.0-2562 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

73Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

60Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 15 дн. тому
11.1/36Ритм комітів — 16/52 тижнів із комітами
13.8/18Обсяг комітів — 33 комітів за останній рік
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
commits_last_year33
human_commit_share0,904
days_since_last_push15
active_weeks_last_year16

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 17 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 62 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~49,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count17
latest_release_taglibs/milvus/v0.4.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release62
mean_days_between_releases49,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

64Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
28.5/60Зірки — 58 зірок
13.9/25Форки — 47 форків
3.9/15Спостерігачі — 6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks47
stars58
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

65Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
5.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 75% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 14 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,753

Реактивність на issue та PR

59Помірний
Як обчислюється оцінка
24.4/42Вирішення issue — закрито 58% issue
26.6/30Прийняття PR — злито 93/105 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/21 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
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
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 22 408 підписників у langchain-ai
20.1/25Послужний список — 261 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers22 408
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginlangchain-ai
public_repos261
account_age_days1 295

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 62 дн. тому
20/20Історія версій — 25 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslangchain-milvus
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish62

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

80Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — libs/milvus/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://milvus.io/docs/integrate_with_langchain.md
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicslangchain, rag, search-engine, vector-database
has_wikiтак
homepagehttps://milvus.io/docs/integrate_with_langchain.md
docs_sitehttps://milvus.io/docs/integrate_with_langchain.md
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

72Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

65Добрий
Як обчислюється оцінка
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
2.5/2.5Ліцензія — 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 — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages45
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:langchain-milvus@0.4.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 45 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://milvus.io/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 81 з 85 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://milvus.io/llms.txt
legible_history_share0,953
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — libs/milvus/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — libs/milvus/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — libs/milvus/langchain_milvus/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
2.1/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 94 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 9 з останніх 94 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_fileslibs/milvus/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configslibs/milvus/langchain_milvus/py.typed
agent_commit_share0,011
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,096

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (libs/milvus/langchain_milvus/py.typed)
53.2/55Керовані розміри файлів — 1/31 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes138 756
source_files_sampled31
oversized_source_files1

Ключові факти

58зірок GitHub
14контриб'юторів
33комітів за останні 12 місяців
15днів від останнього пушу
17релізів
1бас-фактор
13відкритих issue
—пакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • 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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 47 ⇿
0Зірки
47Форки
16Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

010203040504622024-092025-092026-09
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).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
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
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
Усі залежності 92

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 3 прямих і 89 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIlangchain-core1.4.9пряма
PyPImilvus-lite3.1.0пряма
PyPIpymilvus3.0.0пряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.11.0непряма
PyPIcachetools7.1.4непряма
PyPIcertifi2025.11.12непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclick8.3.2непряма
PyPIcodespell2.4.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoloredlogs15.0.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfaiss-cpu1.14.3непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIflatbuffers25.9.23непряма
PyPIfreezegun1.5.5непряма
PyPIfsspec2025.10.0непряма
PyPIgrpcio1.76.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.4.3непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub1.9.1непряма
PyPIhumanfriendly10.0непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonpatch1.33непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIlangchain-protocol0.0.18непряма
PyPIlangsmith0.8.9непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImypy1.18.2непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInltk3.10.3непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPIonnxruntime1.23.2непряма
PyPIorjson3.11.7непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprotobuf6.33.5непряма
PyPIpyarrow25.0.0непряма
PyPIpydantic2.12.4непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymilvus-model0.3.2непряма
PyPIpyreadline33.5.4непряма
PyPIpytest7.4.4непряма
PyPIpytest-asyncio0.21.2непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-watcher0.3.5непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIregex2025.11.3непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIruff0.1.15непряма
PyPIsafetensors0.7.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsimsimd5.9.11непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPIsyrupy4.9.1непряма
PyPItenacity9.1.2непряма
PyPItokenizers0.22.1непряма
PyPItomli2.3.0непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItransformers5.10.1непряма
PyPItyper0.24.1непряма
PyPItypes-requests2.32.4.20250913непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuuid-utils0.14.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIxxhash3.6.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:langchain-milvus@0.4.0 тягне 45 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з langchain-ai/langchain-milvus. Читати поруч →

87cyberlife-coder/VelesDBThe explainable, local-first memory engine for AI agents. One ~9 MB binary fuses vector + graph + columnar under VelesQL; why() returns the evidence path behind every recall. No cloud, no glue code — runs on server, browser, mobile and desktop.Відмінний95alibaba/zvecA lightweight, lightning-fast, in-process vector databaseВинятковий94infiniflow/infinityThe AI-native database built for LLM applications, providing incredibly fast hybrid search of dense vector, sparse vector, tensor (multi-vector), and full-text.Винятковий93neuml/txtai💡 All-in-one AI framework for semantic search, LLM orchestration and language model workflowsВинятковий92oracle/langchain-oracleThe Oracle LangChain integration provides official LangChain support for Oracle’s Generative AI and AI Platform services, enabling developers to build intelligent, secure, and scalable applications powered by Oracle’s cloud technologies.Відмінний92infino-ai/infinoEmbedded retrieval library built on Parquet. Fast, efficient, and scalable.Відмінний

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.