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搭配方案

共 6 条
Milvus + FastAPI FastAPI+ Next.js Next.js+ PostgreSQL PostgreSQL+ Redis-Cluster Redis-Cluster + Docker Compose+ Python 3.11++ Node.js 20++ DeepDoc

用 Docker 编排 FastAPI+Next.js+Milvus 等组件，构建可观察、可回归的企业 RAG 知识库。

FastAPI 提供 API，Next.js 提供前端，Milvus 做向量检索，PostgreSQL/Redis 做存储与队列，分工清晰。

✓ 一键启动，部署门槛低✓ 链路可检查可回归 ✕ 至少 4 核/16GB RAM/50GB
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Milvus + FAISS FAISS + 企业私有文档

搭建向量数据库集群，适配企业海量文档向量存储，支持增量更新、版本回溯。

✓ 支持海量文档向量存储与增量更新
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Milvus + FastAPI FastAPI+ Docker Registry Docker Registry + Docker Compose+ Jina API+ Jina-Embeddings-v4

用 Jina 云端嵌入 API 替代本地 GPU 模型，无 GPU 也能部署视觉 RAG

将文档向量化交给 Jina 云端 API，服务端仅保留检索与工作流，省去 15GB 模型下载与 GPU 需求

✓ 无需本地 GPU✓ 启动快不下载模型权重 ✕ 需 Jina API Key✕ 依赖外部云服务
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Milvus + FastAPI FastAPI+ Redis-Cluster Redis-Cluster+ MySQL MySQL+ MongoDB MongoDB + Docker+ Docker Compose+ NVIDIA Container Toolkit+ ColQwen 2.5

视觉原生RAG：ColQwen将文档转为语义向量存入Milvus，FastAPI后端高并发调度

ColQwen负责视觉化文档向量化，Milvus做向量检索，FastAPI异步集成多存储中间件支撑高并发

✓ 保留文档版式与图形元素✓ 独立容器可按需扩展 ✕ 需16GB以上显存GPU✕ 首次启动下载约15GB模型权重
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Milvus + FastAPI FastAPI+ PostgreSQL PostgreSQL + Docker+ Alembic+ Next.js 15+ PydanticAI+ DeepAgents

一键脚手架生成 FastAPI+Next.js AI Agent 全栈项目（含 RAG 与后台）

✓ 可视化 Web Configurator✓ make bootstrap 一条命令完 ✕ README 中部分组合（如 LangC
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Milvus + Open WebUI Open WebUI+ pgvector pgvector+ Qdrant Qdrant + BM25+ S3Vector+ ChromaDB+ Tika

基于本地向量库与混合检索的文档 RAG 知识库问答方案

Open WebUI 编排检索与生成流程，多种向量库承担语义检索，Tika 等引擎负责文档解析提取

✓ 支持 9 种向量数据库灵活选择✓ 混合检索加重排提升召回质量
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