AI资讯新闻榜单内容搜索-向量数据

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RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。

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前几天在 Milvus 社区，一位做以图搜图的朋友提了一个问题：

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做 RAG 多跳问答的朋友，应该没有人还没被图数据库PUA 过。

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做 RAG 的团队，基本都会在多轮对话上吃过亏。

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AI产品、生态协同双升级，中兴通讯交出战略升级满新答卷。

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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。

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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：

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故事得从我们那个行业交流群说起。

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今天在讲Milvus的Attu之前，我们先来唠一段计算机行业的八卦。

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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。