Milvus 2.5 推出了 Boost Ranker，允许开发者在无需重新索引的情况下，利用业务逻辑和元数据权重灵活调整向量搜索的排序。
📝 详细摘要
Milvus 在 2.5 版本中推出了名为 Boost Ranker 的新功能，旨在弥补语义相似度与业务需求之间的差距。传统的向量搜索仅按相似度排序，而 Boost Ranker 支持根据元数据（例如提升官方文档权重或降低低库存商品的排名）进行实时分数调整。这种方法无需更改 Embedding 或重建索引，在检索后运行且延迟极低。它可以与 RRF 或模型重排序器结合使用，从而在语义相关性与业务约束之间取得平衡。
📊 文章信息
AI 评分：86
来源：Milvus(@milvusio)
作者：Milvus
分类：人工智能
语言：英文
阅读时间：5 分钟
字数：1030
标签： Milvus, 向量数据库, Boost Ranker, RAG, 搜索排序