Milvus(@milvusio)· Milvus (@milvusio)·· 20 小时前AI 评估 · 37/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Milvus 3.0 演示用 late interaction 做视觉密集 PDF 检索
Single-vector retrieval is a useful default. But on visually dense PDFs, it can become lossy: diagra...
AI 导读
Milvus 3.0 发布演示，针对图表、箭头、空间关系密集的 PDF，改用查询 token 嵌入与页面视觉 patch 嵌入的 late interaction 检索，打分公式为 score(Q, P) = Σᵢ maxⱼ cosine(qᵢ, pⱼ)，为每个查询 token 匹配页面最相关区域后再合成页面级得分，保留细粒度视觉信号到比较时刻。
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