25｜提升检索准确率，Milvus在RAG技术方面的实践探索

1. RAG检索技术的出现为数据检索带来新的解决思路，通过生成技术直接提供问题答案，以及进行多跳的agentic search，展现了强大的智能性。 2. RAG检索在实际应用中面临着检索质量的挑战，对用户体验可能产生严重影响。 3. Milvus作为高性能的向量数据库，在RAG应用中通过元数据过滤和向量的近似最近邻搜索等方式处理和解决数据质量的挑战，提升质量和加速元数据过滤。 4. 数据安全在RAG检索中是重要问题，Milvus通过基于Role的权限管控方式实现资源细粒度的权限访问控制，有效避免数据泄露风险。 5. 混合检索技术通过结合不同检索算法各自的优势来提升 RAG 的准确率，包括多路召回和重排序两个步骤。 6. 冷热分层存储策略在降低RAG系统成本方面取得显著成效，最多可降低50倍的存储成本。 7. 多租户机制与细粒度权限管控在Milvus中实现，对于保护敏感数据具有重要意义。 8. Milvus Ask AI系统在提升RAG准确率过程中遇到了幻觉问题、意图识别问题和检索问题，提出了解决方法。 9. 向量检索技术未来发展方向包括与AI模型更紧密结合、处理大规模数据的能力和降低存储和管理成本、应用场景的拓展。 10. RAG系统未来的挑战和机遇包括不断涌现的新技术为系统的创新提供了思路和方向，以及持续优化升级以提升大规模数据下的准确率和效率。