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Milvus@milvusio
Milvus@milvusio精选
推荐理由：Milvus 把 embedding 列表直接塞进 HNSW，质量几乎追上暴力搜索，比 MUVERA 高了一截，但成本也翻了 6-18 倍，长文档还不支持。适合对精度有极致需求的项目。
精选
过去 24 小时，从 657 条中筛出 46 条
6月24日
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Milvus 尝试跳过压缩步骤，直接在文档完整 embedding list 上建立 HNSW 图索引。该方法在 TREC-COVID 上 nDCG@10 达 0.98，远超 MUVERA、LEMUR 等方法的 0.87-0.89。端到端检索中 TREC-COVID 分数 0.516 与 BruteForce 完全持平，MS MARCO 上 0.957 接近精确上限的 0.966。但构建成本显著增大：MS MARCO 平均长度 87 时耗时 6 倍，TREC-COVID 长度 236 时达 18 倍。对于 ColQwen2 等每文档含 5143 个 patches 的长向量，该方法成本过高无法实用。实验揭示当前近似策略的质量损失主要源自向量压缩步骤而非 HNSW 索引本身。
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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6月1日
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