Milvus x n8n ：自动化拆解Github文档，零代码构建领域知识智能问答
本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战：知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台，提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力，构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统，并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。
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
阿里云向量检索服务Milvus 2.5版本在全文检索、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。
方案介绍｜基于百炼生成向量数据并使用阿里云Milvus存储和检索
阿⾥云Milvus是⼀款云上全托管服务，提供⼤规模向量数据的相似性检索服务。100%兼容开源Milvus，在开源版本的基础上增强了可扩展性，具备易⽤性、可⽤性、安全性、低成本与⽣态优势。阿⾥云Milvus可以⽀持⼏乎所有涉及到向量搜索的场景。例如检索增强⽣成RAG，以及经典的搜索推荐、多模态检索等。阿里云Milvus可存储百炼产生的向量数据，并进行大规模向量数据的检索。本文将重点介绍这一过程的方案。
通过阿里云Milvus与通义千问VL大模型，快速实现多模态搜索
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
通过Milvus和Langchain快速构建基于百炼大模型的LLM问答系统
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
革新智能驾驶数据挖掘检索效率！某国内新能源汽车未来出行领导者选择阿里云Milvus构建多模态检索引擎
在智能驾驶技术快速发展中，数据成为驱动算法进步的核心。某新能源汽车领军企业基于阿里云Milvus向量数据库构建智能驾驶数据挖掘平台，利用其高性能、可扩展的相似性检索服务，解决了大规模向量数据检索瓶颈问题，显著降低20%以上成本，缩短模型迭代周期，实现从数据采集到场景挖掘的智能化闭环，加速智能驾驶落地应用。
快速使用Milvus MCP Server，0代码搭建智能搜索Agent
阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生向量检索引擎。目前Milvus提供了milvus-mcp-server来对接各种AI Agent，支持包括：更新向量数据、创建索引、混合检索（向量+全文）、多向量列检索等多种能力。本文介绍了如何使用Milvus-mcp-server来搭建智能搜索Agent，并分别使用Cline和Cursor进行部署展示。
基于阿里云 Milvus + DeepSeek + PAI LangStudio 的低成本高精度 RAG 实战
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
通过阿里云 Milvus 和 Dify 平台构建RAG系统
本文介绍了如何结合阿里云 Milvus 向量数据库与低代码 AI 平台 Dify，快速构建企业级检索增强生成（RAG）应用。通过该方案，可有效解决大语言模型的知识局限与“幻觉”问题，提升 AI 应用的回答准确性与可靠性。
从MaxCompute到Milvus：通过DataWorks进行数据同步，实现海量数据高效相似性检索
如果您需要将存储在MaxCompute中的大规模结构化数据导入Milvus，以支持高效的向量检索和相似性分析，可以通过DataWorks的数据集成服务实现无缝同步。本文介绍如何利用DataWorks，快速完成从MaxCompute到Milvus的离线数据同步。
通过阿里云Milvus与PAI搭建高效的检索增强对话系统
阿里云向量检索Milvus版是一款全托管的云服务，兼容开源Milvus并支持无缝迁移。它提供大规模AI向量数据的相似性检索服务，具备易用性、可用性、安全性和低成本等优势，适用于多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等场景。用户可通过PAI平台部署RAG系统，创建和配置Milvus实例，并利用Attu工具进行可视化操作，快速开发和部署应用。使用前需确保Milvus实例和PAI在相同地域，并完成相关配置与开通服务。
阿里云Milvus产品发布：AI时代云原生专业向量检索引擎
随着大模型和生成式AI的兴起，非结构化数据市场迅速增长，预计2027年占比将达到86.8%。Milvus作为开源向量检索引擎，具备极速检索、云原生弹性及社区支持等优势，成为全球最受欢迎的向量数据库之一。阿里云推出的全托管Milvus产品，优化性能3-10倍，提供企业级功能如Serverless服务、分钟级开通、高可用性和成本降低30%，助力企业在电商、广告推荐、自动驾驶等场景下加速AI应用构建，显著提升业务价值和稳定性。
客户案例 | 阿里云向量检索服务Milvus版助力中免日上搭建在线推荐系统
阿里云向量检索服务Milvus版对比开源版本具有性能高、稳定性强、管控功能齐全等优势，为中免日上技术团队在电商领域搭建推荐系统提供了强有力的支持。阿里云Milvus不仅具备良好的可观测性，而且弹性扩缩能力能够适应日益增长的数据规模，同时版本平滑升级也能让技术专家更便捷、无痛地升级和体验新版本的产品能力。
通过阿里云Milvus和LangChain快速构建LLM问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
