1G内存检索2500万向量，Milvus中如何用FLAT在强标量过滤场景搞定毫秒响应？
1G内存检索2500万向量，Milvus中如何用FLAT在强标量过滤场景搞定毫秒响应？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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8779 点击 2026-05-12 08:52
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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：
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。