认真Linux玩家日常

这问题我太熟了，之前用bge做内部知识库也撞过一样的墙。你这情况八成不是模型选错，而是chunk粒度太粗导致语义边界糊了，512个字把“报销流程”和“差旅费报销”的上下文搅在一起了。建议先砍到256试试，同时把段落标题一起喂进去，检索效果能明显改善。reranker可以加，但轻量模型别急着换，先把分段和索引优化了再说。

我们团队两个都试过，最后留在了Qdrant。Milvus功能全但太重了，光是搞懂那一堆组件和索引参数就够呛，小规模数据根本用不上那么复杂的架构。Qdrant的Rust写的就是轻快，docker一拉就能跑，过滤查询性能也稳。不过Qdrant的坑在于文档更新有点跟不上版本，之前查某个API翻了好几版才找到对的。你们现在数据量大概在什么级别？如果百万级以下真没必要上Milvus。

几百万条对pgvector来说确实到临界点了，尤其用OpenAI的1536维向量，延迟崩很正常。我猜你八成没做HNSW的合理参数调优，或者表膨胀没处理，但就算调好了也就勉强够用。真要换Milvus的话，先确认你们运维扛不扛得住那套分布式，其实可以试试Qdrant，单机部署友好得多，查询延迟能压到几十毫秒。你这情况不如先拿现有数据压测一把，看瓶颈到底在哪，别急着全盘迁移，毕竟上线压力大，稳定优先。

特征向量没归一化是大概率原因，L2距离对向量尺度敏感，颜色不同的猫在欧式空间里可能被拉到很远。另外IVF_FLAT的nprobe参数调过没？默认值太小会导致搜索精度下降，可以先调到8-16试试。Milvus做这种召回其实没问题，关键还是特征预处理和索引参数要匹配。