向量数据库在Deep Searcher中的关键技术实现
Deep Searcher集成了Milvus等专业向量数据库，通过创新的数据存储和检索机制解决了企业级文档处理中的性能瓶颈问题。系统支持数据分区策略，可以根据文档类型、部门归属或其他业务维度对向量数据进行物理隔离，这大大降低了查询时的计算开销。
- 当前版本已实现的功能包括：向量索引的自动构建、相似度搜索优化、分布式查询处理
- 系统设计考虑了未来扩展性，架构上预留了对FAISS等其他向量数据库的支持
- 性能测试显示，在处理千万级文档时仍能保持亚秒级响应速度
这种高效的向量检索能力与强大语言模型的有机结合，使得Deep Searcher在保持高精度的同时也能应对企业级数据规模的需求。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Searcher: Effiziente Suche nach privaten Unternehmensdokumenten und intelligente Fragen und AntwortenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Deep Searcher的向量数据库管理功能显著提升了大规模文档检索效率
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