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介绍了Milvus向量数据库
本文分享了使用Milvus搭建RAG服务的实战经验，包括云端数据库选择、创建Collection、字段设计、索引设置、数据插入和查询等关键步骤。作者强调应根据项目实际需求决定是否采用RAG，适用于严肃场合或大模型无知领域，而非所有场景都需RAG。提供了清晰的界面操作和API调用方法，帮助读者快速搭建RAG原型。
Graphiti 是一个用于构建和查询 **时间感知型知识图谱** 的框架，专为运行在动态环境中的 AI 智能体而设计。不同于传统的 **RAG（检索增强生成）** 方法，Graphiti 能够：•持续整合 **用户交互**、**结构化与非结构化企业数据** 以及 **外部信息**，并形成一个统一、可查询的知识图谱；•支持 **增量数据更新**、**高效检索** 和 **精确的历史查询**，而无需
知识图谱是RAG系统中的一种重要的技术， 基于知识图谱的大模型应用也成为一个典型的架构模式。但是，在一般的RAG系统中， 都会用到向量数据库，那么，当知识图谱与向量数据库相遇后，会是怎样的场景呢？
做RAG系统，要解决的核心问题是什么？总结有二：**成本过高**，如何在多轮推理、动态检索、自适应知识组织等高级特性下，避免工程实现的巨大开销？
本文探讨了RAG系统中文档处理与召回策略的重要性，特别是使用Milvus向量数据库处理多格式文档时遇到的相似度召回问题。分析了因文档整体向量化导致的数据干扰问题，提出了重排序(Rerank)和多路召回等解决方案，强调了前期文档处理质量对召回效果的关键影响，并指出需在大数据量情况下平衡召回速度与质量的关系。RAG中文档拆分方式直接影响到召回效果，因此RAG中文档处理和召回策略同等重要。最近在做RAG
向量数据库是大模型时代的核心基础设施，支持语义检索、RAG、私有知识库等AI能力。本文深入解析其原理、架构、应用场景与技术趋势。
在基于Milvus的关键字搜索系统中，将从L2改为Cosine确实会有影响，但通常会是正向改进。
随着人工智能和深度学习的发展，**多模态数据检索** 逐渐成为热门技术，广泛应用于 **图像搜索、语音识别、跨模态检索、推荐系统** 等领域。传统的基于关键词或规则的检索方式已经难以满足智能应用的需求，因此，基于向量搜索的 **近似最近邻（ANN）检索** 成为主流方案。**Milvus** 作为一款 **开源的向量数据库**，可以高效地存储和检索 **图像、文本、音频等多模态数据** 的向量表示
本文介绍了文件管理的总体流程代码实现，主要包括文档上传、处理和向量化存储三个核心步骤。首先通过控制器接收上传文件，使用Langchain库读取和拆分文档内容；然后将原始文本存入数据库并获取ID；接着利用阿里云Embedding模型将文档标题和内容分批次向量化；最后将向量数据存入Milvus向量数据库，按用户ID创建独立集合进行存储。整个过程实现了文档从上传到向量化存储的完整流程，为后续的语义检索和
Milvus Lite 是向量数据库入门的 “最佳跳板”—— 无需复杂部署，10 分钟即可实现向量搜索功能，且 API 与集群版无缝兼容，为后续迁移生产降低成本。它是开发工具，不是生产解决方案。本地验证向量搜索逻辑（如 RAG Demo）。数据量 ≤ 10 万条，无高并发需求。无需高可用、备份等企业级能力。若需支撑生产业务（如亿级向量搜索、高并发查询），建议直接使用Milvus 集群版，或通过 M
搜索（Search） 和 重新排序（Rerank） 是 Milvus 向量数据库中用于执行高效向量相似性搜索和优化结果排名的核心功能。搜索用于查找与查询向量最相似的记录，而重新排序则通过额外的排名算法对搜索结果进行优化，以提高相关性或满足特定业务需求。Milvus 支持 向量搜索、标量过滤、全文检索 和 混合搜索，并通过重新排序机制（如 RRFRanker 或自定义排序）进一步调整结果顺序。本文包
本文介绍了如何使用Milvus和ResNet-34模型进行图像搜索。首先，通过下载和解压缩数据集，并安装必要的依赖项（如pymilvus、timm等）。接着，定义了一个特征提取器，使用ResNet-34模型从图像中提取嵌入信息。然后，创建了一个Milvus集合来存储这些嵌入数据，并通过ResNet-34模型提取训练集中每张图片的嵌入，将其插入Milvus。最后，通过查询图片进行搜索，结果显示大部分
我的项目（https://gitee.com/lainyu/wx-bot-for-kumquat-king）V2版本需要使用langchain构建一个完整的意图识别系统，所以第一步，需要先把环境部署好。对于这一块，我是个新手。光是部署Redis，向量库和langchain就搞了一整天，一个简单的demo才跑通。记一下踩过的坑。
全文搜索是一种在文本数据集中检索包含特定术语或短语的文档，并根据相关性排序的功能。它克服了语义搜索的局限性，确保获得最准确且与上下文最相关的结果。全文搜索通过BM25算法进行相关性评分，特别适用于检索增强生成（RAG）场景。其工作流程包括文本输入、文本分析、函数处理、Collections存储和BM25评分。
**Prometheus + Grafana** 是业界主流的开源监控解决方案，可用于 **收集 Milvus 指标、分析查询性能、监控系统健康状态**，并通过 **可视化仪表盘** 提供实时告警和故障排查能力。本篇文章将介绍 **如何使用 Prometheus + Grafana 监控 Milvus 集群**，并提供完整的 **安装、配置、使用指南**，帮助开发者构建 **高效的 Milvus
Milvus 的混合搜索功能结合了密集向量（通过神经网络生成）和稀疏向量（通过词频-逆文档频率等算法生成）的搜索能力。这种方法不仅提高了搜索的精准度，还提升了检索的性能。Milvus 的混合搜索检索器为开发者提供了一种灵活且强大的工具来处理大规模的非结构化数据搜索。通过结合密集和稀疏向量，Milvus 能够在多种应用场景下提供出色的搜索性能。
CLIP 模型提供了文本和图像的编码器，我们需要定义两个函数来分别处理文本和图像：python运行# 加载CLIP模型，这里使用ViT-B/32变体model.eval() # 设置模型为评估模式# 图像编码函数：预处理图像，提取特征并归一化# 归一化特征向量，确保余弦相似性计算准确# 文本编码函数：分词，提取特征并归一化这里的归一化操作非常重要，因为余弦相似性基于单位向量计算，归一化可以确保不同
在本文中，我们展示了如何使用 Neo4j 和 Milvus 构建一个 GraphRAG Agent。通过结合图数据库和向量搜索的优势，这个 Agent 能够为用户查询提供准确且相关的答案。我们的 RAG Agent 架构，拥有专门的路由、回退机制和自我修正功能，使其更加稳健和可靠。图生成和复合 Agent 组件的示例展示了该 Agent 如何利用向量和图数据库来提供全面且细致的答案。
Milvus 混合搜索利用稠密嵌入和稀疏向量的力量，提供更全面的搜索结果。通过结合不同的搜索策略，混合搜索能有效处理各种复杂的查询需求。如果你希望深入了解 Milvus 的功能，建议访问其官方文档。同时，也可以查看Langchain 文档以了解如何更好地集成 Milvus。
Milvus vs ElasticSearch 向量检索性能测试
OpenAI迟迟不上线GPT-4o语音助手，其它音频生成大模型成果倒是一波接着一波发布，关键还是开源的。刚刚，阿里通义实验室也出手了——最新发布开源语音大模型项目，而且一次包含。，支持超过50种语言识别，效果优于Whisper模型，中文与粤语提升50%以上。且情感识别能力强，支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件检测，多方面测试拿下SOTA。，支持中英日粤韩5种语言的生成，效
阿里云向量检索服务Milvus版是由阿里云与Zilliz联合打造的一款全托管向量检索引擎，集成Zilliz商业版内核，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。本文主要介绍如何使用迁移工具，将存量数据从阿里云Beta版Milvus集群或用户自建的Milvus集群，迁移到阿里云Milvus Zilliz内核版集群的方案。已创建阿里云Beta版Milvus集群或自建的Milvus集群。已安装
在技术创新方面，Milvus 可能会进一步优化索引算法和搜索性能，以应对不断增长的数据规模和复杂的查询需求 。例如，随着数据量的不断增加，现有的索引算法可能需要不断改进，以提高搜索效率和准确性 。同时，Milvus 可能会加强对多模态数据的支持，如将文本、图像、音频等多种类型的数据融合在一起进行存储和检索，这将为智能安防、智能医疗等领域带来更多创新应用 。在智能安防中，可以将监控视频中的图像数据和
人工智能技术的飞速发展催生了多种大模型应用模式，其中**Embedding（嵌入模式）、Copilot（副驾驶模式）与Agent（代理模式）**作为3大主流方向，正在重塑人机协作的边界。
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
Llama-OCR是一款强大的开源 OCR 工具，尤其适合用于处理复杂的收据、表格和图表等图文混排的内容。它支持将图像或 PDF 文档直接转换为 Markdown 格式，大大简化了文字提取和格式化的过程。由 Together AI 的Llama 3.2 Vision 模型驱动，这款工具能够精准识别多种文档内容，更是上线 了 npm 平台，轻松5行代码即可实现高质量 OCR 转换！
在当今的 AI 时代，数据检索作为连接信息与用户需求的桥梁，正经历着前所未有的变革。数据的体量不断膨胀，多模态数据的涌现，以及用户对检索速度和质量的日益提升的需求，共同塑造了一个“多快好省”的检索趋势。这一趋势不仅要求检索系统能够处理海量数据，更要在实时性、智能化和成本效益上实现突破。然而，这一过程中也伴随着一系列技术挑战，如何高效处理大规模数据，确保检索的速度和准确性；如何提升对多模态数据的理解
在数字化浪潮奔涌向前的时代，人工智能宛如一颗璀璨的星辰，照亮了各个领域前行的道路。而 Dify，作为人工智能应用开发领域的一颗新星，正以其独特的魅力和强大的功能，吸引着无数开发者的目光。它不仅是一个工具，更是一把开启无限可能的钥匙，让我们能够轻松构建出智能、高效的应用程序。然而，对于许多初学者和想要尝试新技术的开发者来说，Dify 的部署过程可能会显得有些神秘和复杂。那些繁琐的步骤、晦涩的术语，就
此外，本篇文章，我们主要采用了市面上使用最多的多个开源产品，这相比闭源头的OpenAI，给了我们更多的灵活性和对部署成果的掌控力，此外，本地部署，也让我们企业数据的安全性多了更多保证，非常适合那些希望将此用于学术研究、内容生成等方向的用户来说。随后，它会完善每个部分，添加上章节标题和相应内容。接下来，我们对 Wikipedia 文章进行“文献综述”，将搜索到的文章进行解析，并将数据存储到向量数据库
视觉语言模型（VLMs）近年来获得了越来越多的应用，但许多模型仍在基本的空间推理上存在错误。这可能是由于VLMs使用的预训练视觉主干网络，尤其是那些仅具有图像级监督和最小归纳偏置的视觉变换器（ViTs），未能在图像的每个位置编码类别内容。为了解决这一问题，本研究提出了一种新的后训练阶段，称为局部对齐，以及一种新的微调过程，叫做MaskEmbed。MaskEmbed使用掩码重建损失来学习每个图像片段
LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。下面我们从新兴的大语言模型（LLM）技术栈的角度来看看为何它的理念这么受欢迎。
设输入为RGB图像序列，其中每幅图像都来自于同一个场景。VGGT中使用transformer作为将序列中的每帧映射到响应3D属性集的一个函数，如下式所述：transformer将每个图像映射为它对应的相机内、外参数、深度图、点图和用于点跟踪的C维特征表。对于。
在现代金融行业中，信贷申请流程被设计得尽可能地准确和高效，以便快速响应申请人的需求，同时也确保金融机构能够有效地管理风险。这个流程通常涉及以下几个关键步骤，每一步都至关重要：在整个信贷管理过程中，A卡的角色尤为关键，它关注于贷款发放前的风险评估。将其视作风控流程的核心不无道理，因为一旦在贷款批准前的风险控制做到位，随后的贷中和贷后管理相对会更加顺畅。这意味着，通过在贷款发放前进行精准的风险评估和审
本文介绍了在SpringBoot项目中集成Milvus向量数据库的方法，并提供了封装常用操作的工具类。主要内容包括：1）通过添加Milvus Java SDK依赖完成环境准备；2）创建配置类建立数据库连接；3）实现包含CRUD和向量检索功能的工具类MilvusTools；4）提供测试用例验证功能。该工具类支持文本向量插入、删除、更新、主键查询和相似性搜索等操作，使用EmbeddingModel生成
本文基于实际部署项目，详细介绍英伟达4090 GPU环境下的Qwen3大模型部署方案。通过分析项目中的实际脚本和配置文件，提供可操作的部署指南。
Milvus 提供了Lite、Standalone和Cluster 三种交付部署模式，以满足从开发测试到大规模生产的不同需求。
本文详细介绍如何在Docker中部署Milvus Standalone并启用认证功能。内容包括：前提条件检查（Docker环境、硬件配置）、通过Docker Compose下载启动服务、配置RBAC认证（修改milvus.yaml文件）、连接验证及密码修改方法，以及用户角色管理指南。文章还提供了常见问题排查建议，强调生产环境应结合TLS和外部存储。通过该指南，用户可快速搭建安全的向量数据库实例，适
Milvus 作为一款高性能向量数据库，被广泛应用于 **AI 语义搜索、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理（NLP）** 等领域。根据不同的业务需求，Milvus 提供了 **单机模式（Standalone）** 和 **分布式集群模式（Cluster）** 两种部署架构。**单机部署和分布式部署有何区别？如何选择合适的架构？** 本文将深入对比 **Milvus 单机与分布式集群架构**，帮助
Milvus 旨在帮助用户实现海量非结构化数据的近似检索和分析。单个 Milvus 实例可处理十亿级数据规模，而对于百亿或者千亿级数据，则需要一个 Milvus 集群实例。Kubernetes 是一个可移植的，可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，方便了声明式配置和自动化。这次直播我们将教大家如何利用 Kubernetes 部署 Milvus 集群。| 直播流程 Milvus 分布式
阿里巴巴GTE向量模型是一种基于多阶段对比学习的通用句向量模型，在中文语义向量评测基准C-MTEB上表现优异。该模型采用Transformer编码器，通过预训练和微调两阶段训练，使用改进的对比损失函数处理大规模文本数据（预训练数据近8亿文本对）。GTE模型支持文本聚类、相似度计算等下游任务，可通过ModelScope框架快速调用。针对特定领域效果不足的问题，用户可基于自有数据微调模型。文中提供了模
Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、检索和管理高维向量数据。它的定位可以理解为：👉关系型数据库管理结构化数据（表格里的数字/字符串）。👉Milvus管理的是embedding 向量（文本/图片/音频等经过向量化后的数据）。“面向 AI 的数据库”，适合做语义搜索、推荐系统、RAG 等场景。
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