最近扎在企业知识库项目里，踩了个能拍大腿的坑——飞书里存着几百份产品文档、技术手册，本来想对接AI做智能问答，结果数据死活导不进Milvus向量数据库，前前后后折腾快一周才打通。这事儿真是“真金白银买

今天正式进入RAG的核心流程——文档加载与文本向量化：把本地文档（新手先用TXT，后续再更PDF/Word）加载到系统，用bge-small-zh模型将文本转化为向量，最后把向量存入Milvus，为后

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的先进AI架构，其核心在于让大语言模型在回答问题前，先从外部知识库中“查找资料”，再基于

在推荐系统中快速召回，需要用到与传统的关系型数据库不一样的数据库-向量数据库，今天我们开看一下向量数据库中的一个Milcus。

LLM 学习之「向量数据库」 什么是向量数据库？ 向量数据库是一种以向量或数据点的数学表示形式存储数据的数据库。 人工智能和机器学习使非结构化数据能够转换为捕获意义和上下文的数字表示（向量），这得益于

一篇文章带你学会向量数据库Milvus（一） 上一篇文章中 LLM 学习之「向量数据库」 中我们介绍了什么是向量数据库，向量数据库有那些用途，向量数据库与 LLM 的关联以及 RAG 中向量数据库的使

RAG实操教程: langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库 本篇文章是 Milvus 向量数据库学习的总结篇，打造自己的知识库系统。 RAG是什么 RAG 是retrieval-a