向量数据库博客

技术干货

教程：如何用飞书+Moltbot，打造你的MilvusAI小助手

最近几天，不管是极客圈还是社交媒体，全被一款叫Moltbot的AI工具刷爆了。

用户案例

Milvus+印度最大电商平台，如何打造服务两亿月活用户的商品比价系统

还有谁，在打开电商APP刷到心仪商品时，没有被“找到便宜20%的同款”弹窗截胡过？

技术干货

RAG优化不抓瞎！Milvus检索可视化，帮你快速定位嵌入、切块、索引哪有问题

最近，在GitHub上发现一个宝藏项目Project\_Golem 。

技术干货

Claude通过Cowork实现模型主动记忆，要如何复现？我们还需要RAG吗？

上周，Claude的一个能力更新爆料，让不少RAG从业者的天塌了。

技术干货

混合检索系列之：Milvus 地理几何字段与 R-Tree 索引技术详解

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。

技术干货

Skills 比MCP好在哪儿？如何用Milvus-Skills 搭建知识库

Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。

用户案例

熠智AI+Milvus:从Embedding 到数据处理、问题重写，电商AI客服架构怎么搭？

本文来自熠智 AI 的一线工程师投稿。

产品上新

官宣，Milvus开源语义高亮模型：告别饱和检索，帮RAG、agent剪枝80%上下文

RAG与agent用到深水区，一定会遇到这个问题：

技术干货

不会做RAG、agent的本地数据管理？都来学Claude Code！附深度拆解

企业级场景中，无论是做RAG还是agent，我们都会面临一个问题：出于数据隐私以及合规要求，数据必须保留在本地。但传统的本地存储方案往往存在数据隔离性差、崩溃易丢数据、配置管理混乱、操作不可撤销等问题。