RAG项目里用Milvus还是Chroma好？向量检索准确率总上不去

几万条数据用Chroma其实够用了，换Milvus大概率解决不了你现在的问题。检索不准很多时候真不是向量库的锅，它就是个存向量做近邻搜索的，几万条量级下不同库召回差异很小，真正的瓶颈通常在embedding和切分策略上。你说问“治疗流程”返回“用药禁忌”，这俩在语义空间里本来就挺接近的，模型分不太开也正常。建议先别急着换库，拿一批query去测一下纯embedding的召回效果，看看top5里到底有没有对的片段。如果没有，那换库也白搭，得从embedding模型或者加rerank入手。另外chunk切得太碎或者太大都会让语义跑偏，医疗文档尤其明显，可以试试按段落或者标题层级切。真要提升精度，加个cross-encoder做重排通常比换向量库立竿见影得多。

几万条数据Chroma完全够用，换Milvus大概率救不了你的准确率。你描述的这种“问流程返禁忌”更像是embedding模型对中文语义区分度不够，或者PDF解析时把表格和正文混在一起切了。先别折腾数据库，换个更强的中文embedding比如bge-large试一轮，同时检查下切片是不是把标题和内容切散了。数据库选型在你这量级上对召回的影响远小于embedding质量和切分策略。

几万条数据真没必要上Milvus，Chroma完全够用，换库大概率解决不了你这个问题。检索不准八成是embedding模型和chunk策略的锅，尤其是中文PDF，模型选不对再好的库也白搭。问“治疗流程”返回“用药禁忌”这种，感觉是切片把上下文切碎了，可以试试按语义分段或者在chunk前面拼上标题做上下文增强。先拿几百条数据手动标注一下，看看是召回阶段就错了还是排序的问题，别急着换数据库。

几万条数据Chroma够用了，问题大概率出在embedding模型或检索策略上，先换个模型试试比折腾数据库划算。

先别急着换库，几万条数据Chroma够用了，大概率是embedding模型和切片语义不匹配，换个模型试试。

几万条数据Chroma够用了，问题大概率出在embedding模型和切片策略上，先换个模型试试比折腾数据库划算。