Qwen3.5-397B+Milvus+ColQwen2,如何做基于PDF的多模态RAG知识库
Qwen3.5-397B+Milvus+ColQwen2,如何做基于PDF的多模态RAG知识库最近关于Qwen3.5还有其幕后团队,市场上的讨论沸沸扬扬,但今天我们不聊八卦,主要讲讲干货。
最近关于Qwen3.5还有其幕后团队,市场上的讨论沸沸扬扬,但今天我们不聊八卦,主要讲讲干货。
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!