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近日，Milvus 3.0 正式接入英特尔 SVS Vamana 内存图索引。

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在RAG与Agent、法律以及电商等场景中，语义+关键词的混合检索已经成为越来越多搜索应用的常规配置。

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前段时间，我们做了一个开源项目 Vector Graph RAG，尝试只用 Milvus 向量数据库实现知识图谱的多跳检索，省去额外部署图数据库的麻烦。

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语义搜索能够帮用户找到最相关的内容，但有时候，相关性高，并不代表结果就应该被优先展示。

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在 Milvus 集群迁移、故障恢复或测试环境搭建中，备份和恢复都是常见操作。但备份成功之后，数据距离能够正常查询，还需要经过导入、索引重建和加载等步骤。比如对大规模向量数据来说，索引重建尤其耗时。

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传统多模态检索，往往要维护多套embedding模型。文本用一套 embedding，图片用一套视觉模型，音频再单独接一条链路。

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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。

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在 Milvus 里，HNSW 通常用于追求较高 Recall 的向量检索。

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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：

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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。