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。
AI产品、生态协同双升级,中兴通讯交出战略升级满新答卷。
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。
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:
故事得从我们那个行业交流群说起。
今天在讲Milvus的Attu之前,我们先来唠一段计算机行业的八卦。
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。
在架构层面,Milvus 2.6 大幅简化系统架构,整合多个核心组件 —— 例如将原有的 Coordinator 组件(含 RootCoord、QueryCoord、DataCoord)统一整合为 MixCoord,并将 IndexNode 与 DataNode 合并为单一组件。这些调整不仅降低了系统复杂度,更显著提升了系统的可维护性与横向扩展性。
业务团队可能说他们想要个负重一吨,时速两百公里的马车…… 现如今,借助向量检索能力,实现基于语义相似度的智能搜索,已经是所有电商、推荐、社区平台技术架构的重要一环。 作为拥有约 1.08 亿日活、 1
静态编排 VS 动态编排,谁是多agent系统最优解?通常来说,面对简单问题,采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题,单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题:串行执行效率低:无法同时完成并行的子步骤(如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”)。