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。
去年这个时候,一位以色列程序员正在东南亚旅行。他顺手把一个在脑子里转了很久的想法做成了产品,一个让任何人都能用自然语言“说出”自己想要的软件,然后 AI 直接帮你把它做出来的平台,数据库、登录系统、数据存储全部自动配好,不需要写一行代码。他把它叫做 Base44。
AI产品、生态协同双升级,中兴通讯交出战略升级满新答卷。
Braintrust 是一家做 AI 产品可观测性和评估的公司。你可以理解为:帮你监控和调试 AI 智能体的工具。他们发现,现有的数据库——无论是 Postgres、数据仓库还是浏览器端的 DuckDB——全都扛不住 AI 工作负载。于是他们做了一个很大胆的决定:自己造一个数据库。
根据Xsignal AI Holo(AI全息)数据库数据显示,2026年初的AI细分行业数据,如果说“活跃用户量”代表了用户的使用意愿,那么“使用时长”则揭示了真实的市场依存度。基于这两项指标的交叉分析,市场已出现严重的结构性分化:
从俄罗斯最大搜索引擎中分拆,4年拿下70亿融资。
刚刚,谷歌发布了一项新的研究进展:他们用 Gemini 做了一次系统性的数学攻关实验,把目标对准了著名的 Erdős Problems 数据库里 700 个仍被标注为 open(未解决)的猜想。
AI 社交网络 Moltbook 数据库完全暴露,15 万 AI「居民」的密钥可被任意接管。
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: