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关键词: LangSmith+Milvus教程,模型训练,LangSmith Agent Builder,人工智能

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。

关键词: AI新闻,Zilliz,向量空间,人工智能

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。

关键词: AI,模型训练,agent,智能体构建

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！

关键词: AI,模型训练,RAG,高精度知识库

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。

关键词: AI,模型训练,向量数据库,人工智能

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。

关键词: AI,模型训练,Milvus Ngram Index,Milvus

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。

关键词: AI,模型训练,CAGRA,人工智能

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。

关键词: AI,模型训练,空间索引,Milvus

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。

关键词: 向量检索,模型训练,Milvus,Struct Array

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

关键词: JSON Shredding,模型训练,Milvus,AI搜索

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：