#Milvus
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5月28日
5月27日
5月26日
CRAG 修复 RAG 管道盲点：相似度不等于相关性
做 RAG 系统的团队终于有了解决检索错配的实用方案——CRAG 在检索后加一道评估关卡，直接过滤掉相似但不相关的文档。做知识库问答或搜索增强应用的开发者，值得看看这个改进管道的方法。
5月23日
Qwen3.7-Max 未开源，但仍是企业智能体性价比之选
Qwen3.7-Max 的定价和性能对做企业智能体开发的团队很有吸引力，但真正省钱的秘诀在于用 Milvus 管理上下文——做 RAG 或长任务自动化的开发者值得看看这个组合。
5月22日
5月21日
Milvus 2.6.2 推出 Boost Ranker：将业务规则融入向量搜索
做电商搜索或企业级向量搜索的团队，终于不用在数据库外再搭一套规则引擎了——Boost Ranker 把业务逻辑直接塞进搜索里，省掉一个系统，建议直接试试。
5月16日
Milvus 分析：多向量检索在基准测试中胜出，生产环境却输给稠密检索
做向量检索的团队常遇到多向量模型部署后效果反而不如稠密检索的困惑，Milvus 这篇分析直接点出了根本原因和适用场景，建议做搜索和 RAG 的开发者仔细看看，能帮你避免选型踩坑。
产品18:04
Milvus UI Attu 3.0 Beta 发布：多集群管理 + AI AgentMilvus 用户终于有了一个能管理多环境、调试慢查询、甚至用自然语言操作数据库的 UI，做向量检索的团队可以直接替换旧版 Attu 试试。