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过去八九年，我们一直在做一件事：把向量数据库从一个很小众的系统方向，做成 AI 基础设施里的关键组件。

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在教育科技领域，题库是核心资产，更是连接学生、教师与知识体系的关键入口。

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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 的团队，基本都会在多轮对话上吃过亏。

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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、

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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。

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最近，在GitHub上发现一个宝藏项目Project_Golem 。

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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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Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。