Milvus(@milvusio)· Milvus (@milvusio)·· 18 天前AI 评估 · 44/100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 团队将 Jev 集成进 DeepSearcher、MemSearch 与 Vector Graph RAG 三个开源项目
𝗪𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗲𝗱 𝗝𝗲𝘃 𝗶𝗻𝘁𝗼 𝘁𝗵𝗿𝗲𝗲 𝗼𝗽𝗲𝗻-𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁𝘀 𝘁𝗼 ...
AI 导读
Milvus 团队把 Jev 集成进 DeepSearcher、MemSearch 和 Vector Graph RAG 三个开源项目做验证。在 DeepSearcher 的 100 道多跳问题上,Jev 以 93.25% Recall@5 追平 DeepSeek V4 Flash,中位决策延迟从 2.23s 降至 0.55s,API 成本约为其七分之一。
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