Java工程师分享向量数据库与RAG落地实践
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Java工程师分享向量数据库与RAG落地实践
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AI 综述
一名Java工程师复盘了自己用MySQL搭建企业知识库失败、改用向量数据库加RAG的经历，称检索耗时从800ms降到毫秒级，准确率从42%提升到96.5%。这些数据来自作者自述，并非第三方验证。 文章给出选型口诀：已有PostgreSQL就用pgvector，没有就用Qdrant，数据量达到亿级才上Milvus；分块基线为chunk_size=400、overlap=50；检索链路采用混合检索、RRF融合再精排。
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最新进展10月19日 11:09
Java 工程师如何用向量数据库与 RAG 做生产落地报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- 博客园Java 工程师如何用向量数据库与 RAG 做生产落地
作者复盘自己用 MySQL 搭企业知识库失败后改用向量数据库加 RAG 的经历，称检索从 800ms 降到毫秒级、准确率从 42% 提升到 96.5%。文章给出选型口诀（有 PG 用 pgvector、没 PG 用 Qdrant、亿级才上 Milvus）、chunk_size=400/overlap=50 的分块基线，以及混合检索加 RRF 融合再精排的链路。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。