精选理由
CRAG 解决了 RAG 系统的时间感知痛点，做知识库问答或实时信息检索的团队可以直接参考 Milvus 的实现方案。
传统 RAG 管道无法区分不同年份的文档，向量搜索按语义而非时间排序，导致过时结果与最新内容混在一起。CRAG（Corrective RAG）通过在检索和生成之间增加一个评估步骤来解决这个问题：轻量级模型对检索结果打分，当结果不准确或模糊时，自动转向网络搜索获取最新信息。Milvus 向量数据库支持多租户隔离、混合检索和灵活模式，适合部署 CRAG 的生产环境。
AI 翻译 · 中文
传统 RAG 管道无法区分不同年份的文档，向量搜索按语义而非时间排序，导致过时结果与最新内容混在一起。CRAG（Corrective RAG）通过在检索和生成之间增加一个评估步骤来解决这个问题：轻量级模型对检索结果打分，当结果不准确或模糊时，自动转向网络搜索获取最新信息。Milvus 向量数据库支持多租户隔离、混合检索和灵活模式，适合部署 CRAG 的生产环境。
𝗖𝗥𝗔𝗚 𝗰𝗮𝗻 𝗺𝗮𝗸𝗲 𝘆𝗼𝘂𝗿 𝗥𝗔𝗚 𝘀𝘂𝗿𝗳𝗮𝗰𝗲 𝘁𝗵𝗲 𝗮𝗻𝘀𝘄𝗲𝗿 𝘆𝗼𝘂 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹𝗹𝘆 𝗻𝗲𝗲𝗱 — 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝘂𝗿𝗿𝗲𝗻𝘁 𝗼𝗻𝗲, 𝗻𝗼𝘁 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗹𝗼𝘀𝗲𝘀𝘁 𝗺𝗮𝘁𝗰𝗵 𝗶𝗻 𝗺𝗲𝗮𝗻𝗶𝗻𝗴. 𝗕𝘆 𝗱𝗲…