汤不热吧
Vespa 向量搜索引擎深度实战：从实时计算架构到混合检索生产部署指南
为什么选择 Vespa 而非传统向量数据库 在向量搜索领域，大多数人首先想到的是 Pinecone、Milvus 或 Qdrant 这样的专用向量数据库。然而，Yahoo（现 Verizon Media）开源的 Vespa 搜索引擎在实时搜...
标签：语义搜索
汤不热吧技术社区引入 AI 知识库：基于 Milvus 向量数据库与 LangChain 的 RAG 语义搜索系统搭建全记录
随着社区文章数量突破 3000 篇，传统的基于 SQL LIKE 的全文搜索已经难以满足用户精准获取技术内容的需求。为此，汤不热吧技术社区近期完成了 AI 语义搜索系统的建设——基于 Milvus 向量数据库与 LangChain 框架，构...
Hybrid Search 混合搜索实战：融合 BM25 全文检索与 Dense 向量搜索的最佳架构方案
为什么需要混合搜索？ 向量搜索（Vector Search）和全文检索（Full-Text Search）各有其不可替代的优势，但也存在天然的局限性。当我们在生产环境中构建搜索系统时，单纯的向量搜索往往会漏掉那些关键词精准匹配的结果，而纯关...
Weaviate 向量数据库实战：从架构设计到 GraphQL 语义搜索的完整部署指南
在众多向量数据库中，Weaviate 凭借其独特的 GraphQL 原生接口、多租户架构和内置的模块化生态系统，在 AI 基础设施领域占据了一席之地。与 Milvus 专注于高性能检索、ChromaDB 追求轻量级不同，Weaviate 最...