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Milvus@milvusio
Milvus@milvusio精选
推荐理由：Milvus用ColQwen和Qwen3-VL-Embedding做了对比，发现多向量在检索带图表的文档时比稠密向量强近18个点，近似搜索不掉分。处理PDF或扫描件可以关注这个结果。
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6月18日
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Milvus在DocVQA上对比ColQwen（多向量）与Qwen3-VL-Embedding（稠密）的检索性能。精确搜索下，ColQwen3的nDCG@10为0.698，比稠密的0.521高17.7个百分点。近似搜索（LEMUR，ratio=5.0）中，ColQwen3得0.704，领先18.3点，且近似损失几乎为零。在MS MARCO等文本基准上，多向量优势被近似搜索抹平。多向量通过保留表格、图表等空间结构获得提升，适合发票、报告等视觉文档。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月2日
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Qdrant@qdrant_engine
Qdrant@qdrant_engine推荐理由：多模态检索是当前向量搜索的关键突破点，做视频理解、智能体或搜索系统的团队值得关注这场演讲，看看 Twelve Labs 如何将视频从“带图片的文本”变成真正的语义搜索对象。