搜索
给一个需要长期维护的知识库做数据库选型，通常会碰到两类问题：内容持续更新以后，框架能不能方便修改和回退；数据量和负载上来以后，底层向量数据库能不能根据需求切换。
在 Milvus 里，HNSW 通常用于追求较高 Recall 的向量检索。
近日，Milvus 3.0 正式上线。作为 Milvus 架构演进中的里程碑式版本，3.0 不仅带来多项突破性新功能，更从底层重塑了向量数据的存储、索引与检索边界。在 Milvus 3.0 中，你可以获得：
多租户 RAG 与Agent系统的生产实践中，最致命的事故莫过于数据串租，系统将租户 B 的私有数据作为背景知识，回答了租户 A 的提问。
最近，有很多朋友来请教我们一个问题，GEO到底要怎么做，才能让生成的内容质量更高。
过去八九年，我们一直在做一件事：把向量数据库从一个很小众的系统方向，做成 AI 基础设施里的关键组件。
在教育科技领域，题库是核心资产，更是连接学生、教师与知识体系的关键入口。
RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
前几天在 Milvus 社区，一位做以图搜图的朋友提了一个问题：
做 RAG 的团队，基本都会在多轮对话上吃过亏。