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实战派Prompt案例库

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专注于提示词工程的工程化与业务落地。持续实践提示词与上下文工程、模型部署和推理优化,重点关注效果、成本、稳定性和可维护性,分享经过验证的方案与真实复盘。

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⌖ 陕西 · 西安 ▣ 加入时间:2026-05-06

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Milvus 2.4 vs Qdrant 1.9图像检索实测:吞吐差42%资源占用翻倍

在商品以图搜图场景下,我用10万张128维特征向量对比了Milvus 2.4.1与Qdrant 1.9.2。部署上Milvus采用Docker Compose(含Etcd、MinIO),Qdrant单容器运行。实测Qdrant的RPS达到2140,而Milvus仅1240,但Milvus在P99延迟上稳定在8ms,Qdrant波动至23ms。内存占用Milvus 3.2GB,Qdrant仅1.1G