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通过Milvus内置Sparse-BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统

随着大数据时代的到来,信息检索技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。阿里云向量检索服务Milvus 版作为一款高性能的向量检索引擎,100%兼容开源Milvus,凭借其开箱即用、灵活扩展和全链路告警能力,成为企业大规模AI向量数据相似性检索服务的理想选择。其最新版本 2.5 在全文检索、关键词匹配以及混合检索(Hybrid Search)方面实现了显著的增强,在多模态检索、RAG等多场景中检索结果能够兼顾召回率与精确性。本文将详细介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现这些功能,并阐述其在RAG 应用的 Retrieve 阶段的最佳实践。 背景信息 Milvus 2.5 集成了高性能搜索引擎库 Tantivy,并内置 Sparse-BM25 算法,首次实现了原生全文检索功能。这一能力与现有的语义搜索功能完美互补,为用户提供更强大的检索体验。 内置分词器:无需额外预处理,通过内置分词器(Analyzer)与稀疏向量提取能力,Milvus 可直接接受文本输入,自动完成分词、停用词过滤与稀疏向量提取。 实时 BM25 统计:数据插入时动态更新词频(TF)与逆文档频率(IDF),确保搜索...

技术干货|Kafka 如何实现零停机迁移

技术干货|Kafka 如何实现零停机迁移 文章导读 随着越来越多企业将 Kafka 迁移至云原生架构,AutoMQ 正逐渐成为 Kafka 用户的云端优选。💡 作为兼容 Apache Kafka 协议、专为云设计的新一代发行版,AutoMQ 具备高性能、弹性扩展和更优成本,广泛应用于云上实时数据平台。AutoMQ 目前已在 GitHub 开源,Star 数已达 6.9k,受到全球开发者关注。 但从传统 Kafka 平滑迁移至 AutoMQ,依旧面临业务不中断、数据完整性和偏移量一致性的挑战。传统方案多依赖停机或复杂切换,难以满足高可用需求。 Kafka Linking 是 AutoMQ 针对这些挑战推出的创新方案,支持 Kafka 与 AutoMQ 集群双向写入及精准消费位点同步,通过滚动迁移实现业务与迁移解耦,真正做到"零停机"上线。 本文提供了一种基于 Kafka Linking 的全新迁移思路,涵盖核心原理、架构设计及关键机制,并对比 MirrorMaker 2。无论是否考虑迁移,均值得一读,为 Kafka 架构演进提供参考。 注意:内容原始内容为英文,如需追求最原汁原味和准确...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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