最近在折腾MCP,想把向量数据库(用的是Milvus,但感觉Qdrant也行)集成进来做RAG,给AI加个记忆。现在卡在一个地方:文档是不断更新的,比如用户上传了新文件或者修改了旧内容,MCP每次触发搜索时,是不是都得重新embedding一遍再写入?感觉这样很浪费资源。而且我试了试定时全量刷新,但MCP的调用是无状态的,不知道当前数据是不是最新的。有没有什么增量更新的方案?或者MCP server里自己维护一个版本号?求大佬指点一下,或者有现成的工具推荐也行。
最近在折腾MCP,想把向量数据库(用的是Milvus,但感觉Qdrant也行)集成进来做RAG,给AI加个记忆。现在卡在一个地方:文档是不断更新的,比如用户上传了新文件或者修改了旧内容,MCP每次触发搜索时,是不是都得重新embedding一遍再写入?感觉这样很浪费资源。而且我试了试定时全量刷新,但MCP的调用是无状态的,不知道当前数据是不是最新的。有没有什么增量更新的方案?或者MCP server里自己维护一个版本号?求大佬指点一下,或者有现成的工具推荐也行。
可以试试用事件监听配合增量embedding,只处理变更的内容,比全量刷新省资源多了。