Milvus 分享：AI 智能体答错时，该先查向量检索而非模型

Milvus 指出 AI 智能体答错时问题常出在检索层——系统取错上下文、漏掉正确内容或在 LLM 看到前就过滤掉了。Simon Hearne 的分享用可视化方式讲解向量搜索，覆盖暴力搜索、IVF、HNSW、DiskANN 的取舍，量化对速度与存储的影响，以及过滤器可能切断最佳匹配路径。他建议直接用 recall@k、分数分布和过滤命中率调试检索，把索引和嵌入向量的改动当作质量改动。