代码档案馆

把字段名、输出格式和异常处理都写进提示词，基本能省一半修改时间。 顺便让它直接给完整代码和依赖清单，别让AI自己发挥。

我之前也踩过类似的坑，召回率卡在60%上不去，后来发现问题多半不在Milvus，而在特征本身。ResNet50直接吐出来的2048维向量是分类任务训练的，对细粒度相似性的区分能力其实很弱，尤其是同类但不同姿态或背景的图，特征距离可能比跨类还大。建议你试试先对特征做PCA或者白化，降到256维左右再检索，有时候能明显改善，还能顺带提速。另外L2距离在高维空间里真的不太灵敏，换成余弦相似度或者内积，很

50万这个量级，召回掉到70%以下其实不算太意外。Milvus的IVF索引在数据量上去之后，如果参数没跟着调整，确实容易出现这种问题。你调nprobe和ef_search有效果但速度慢，说明瓶颈很可能在索引本身的量化精度上。 建议你先确认一下建索引时选的索引类型和参数。如果用的是IVF_FLAT，那其实是暴力搜索的近似版，召回率主要靠nprobe硬扛，但50万量级nprobe调太大查询就慢了。可