<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Milvus on 知识铺的博客</title>
    <link>https://index.zshipu.com/geek002/tags/Milvus/</link>
    <description>Recent content in Milvus on 知识铺的博客</description>
    <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
    <language>zh-CN</language>
    <lastBuildDate>Tue, 29 Oct 2024 07:44:06 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://index.zshipu.com/geek002/tags/Milvus/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Milvus与Dify结合快速构建RAG系统</title>
      <link>https://index.zshipu.com/geek002/post/202410/Milvus%E4%B8%8EDify%E7%BB%93%E5%90%88%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%9E%84%E5%BB%BARAG%E7%B3%BB%E7%BB%9F--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/</link>
      <pubDate>Tue, 29 Oct 2024 07:44:06 +0000</pubDate>
      <guid>https://index.zshipu.com/geek002/post/202410/Milvus%E4%B8%8EDify%E7%BB%93%E5%90%88%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%9E%84%E5%BB%BARAG%E7%B3%BB%E7%BB%9F--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/</guid>
      <description>近，检索增强生成（RAG）技术在 AI 界引起了广泛关注。作为一种将知识库与生成模型结合的新型架构，RAG 大大提升了 AI 应用的实际表现。而在构建 RAG 系统时，Milvus 作为业界领先的开源向量数据库，扮演着关键角色。本文将通过在 Dify 平台上使用 Milvus，带领大家构建一个高效的 RAG 系统，探索向量</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
