高精度知识库≠Milvus+llm！这份PaddleOCR+混合检索+Rerank技巧请收好
高精度知识库≠Milvus+llm！这份PaddleOCR+混合检索+Rerank技巧请收好在大型语言模型（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。
来自主题: AI技术研报
9064 点击 2025-12-16 09:18
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
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。
本文为Milvus Week系列第7篇，该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。
本文为Milvus Week系列第6篇，该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。
本文为Milvus Week系列第5篇，该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。
本文为Milvus Week系列第三篇，该系列旨在分享Milvus的创新与实践成果，以下是DAY3内容划重点： Milvus2.6中，Zilliz借助Geolocation Index for Milvus，首次将地理空间数据与向量检索融合，使 AI 可以在理解语义的同时，理解空间。
本文为Milvus Week系列第二篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY2内容划重点： Struct Array + MAX_SIM ，能够让数据库看懂 “多向量组成一个实体” 的逻辑，进而原生返回业务要的完整结果
本文为Milvus Week系列第一篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY1内容划重点：
在架构层面，Milvus 2.6 大幅简化系统架构，整合多个核心组件 —— 例如将原有的 Coordinator 组件（含 RootCoord、QueryCoord、DataCoord）统一整合为 MixCoord，并将 IndexNode 与 DataNode 合并为单一组件。这些调整不仅降低了系统复杂度，更显著提升了系统的可维护性与横向扩展性。
业务团队可能说他们想要个负重一吨，时速两百公里的马车…… 现如今，借助向量检索能力，实现基于语义相似度的智能搜索，已经是所有电商、推荐、社区平台技术架构的重要一环。 作为拥有约 1.08 亿日活、 1
静态编排 VS 动态编排，谁是多agent系统最优解？通常来说，面对简单问题，采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题，单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题：串行执行效率低：无法同时完成并行的子步骤（如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”）。