背景
企业面临的数据量日益增长，传统检索方式效率低下，无法快速定位关键信息。Deep Searcher通过结合LLMs和向量数据库技术，能显著提升私有数据的检索效率。
コアソリューション
- 部署向量数据库：安装Milvus等向量数据库，将企业文档转化为向量存储（需500+维度获得较好效果）
- 数据分区策略：按部门/项目建立Collection分区，查询时指定partition_name提升30%+检索速度
- ハイブリッド検索モード：结合关键词筛选+向量相似度计算（建议配置权重比3:7）
- パフォーマンス最適化：配置索引类型为IVF_FLAT，nlist参数设置为数据量的1/1000
操作例
配置config时添加：
‘milvus_params’: {
‘index_type’: ‘IVF_FLAT’,
‘metric_type’: ‘L2’,
‘params’: {‘nlist’: 1024}
}
この答えは記事から得たものである。Deep Finder: 局所的知識を利用した深層推論検索のためのオープンソースプロジェクトについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何解决企业内部数据检索效率低下的问题？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil