RAG优化不抓瞎！Milvus检索可视化，帮你快速定位嵌入、切块、索引哪有问题
RAG优化不抓瞎！Milvus检索可视化，帮你快速定位嵌入、切块、索引哪有问题最近，在GitHub上发现一个宝藏项目Project_Golem 。
来自主题: AI技术研报
9171 点击 2026-01-29 10:08
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最近，在GitHub上发现一个宝藏项目Project_Golem 。
在向量数据库的工程实践中，处理多模态数据，特别是结合地理位置（LBS）与非结构化语义数据，一直是一个复杂的架构挑战。
Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。
做后端、大数据、分布式存储的同学，大概率都遇到过这样的问题：
RAG与agent用到深水区，一定会遇到这个问题： 明明架构很完美，私有数据也做了接入，但项目上线三天，不但token账单爆了，模型输出结果也似乎总差点意思。
今天在讲Milvus的Attu之前，我们先来唠一段计算机行业的八卦。
过去一段时间，我们介绍了很多小白入门级的agent框架，也介绍了包括langchain在内的很多专业级agent搭建框架。
不久前，Zilliz 研发VP栾小凡受邀做客英文播客节目Innovator Coffee，深度分享了 Zilliz 的创业历程、Milvus 产品的构建逻辑与核心设计思路，以下为本次分享的重点内容摘编。
做agent简单，但是做能落地的agent难，做能落地的长周期agent更是难上加难！
在大型语言模型（LLM）的应用落地中，RAG（检索增强生成）是解决模型幻觉和知识时效性的关键技术。