多轮对话时,RAG反复做重复召回,模型层与Milvus层分别如何解决?
多轮对话时,RAG反复做重复召回,模型层与Milvus层分别如何解决?做 RAG 的团队,基本都会在多轮对话上吃过亏。
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做 RAG 的团队,基本都会在多轮对话上吃过亏。
现在,Zilliz 正式推出 MilvusCLI工具与两款官方 Agent Skill(Milvus Skill、Zilliz Cloud Skill),把这条路缩短到只需一句话就能搞定。开发者与运维人员只需通过自然语言指令,就能让 Claude Code、Cursor、Codex 等主流 AI Agent 生成精准可运行的代码、
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。