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为 AI 代理接入企业级 RAG 与多向量库检索能力,兼顾安全与动态工具选择
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"vector-mcp" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请使用 vector-mcp 为我们的 AI 助手接入内部知识库检索:数据源包括产品文档、FAQ 和运维手册,向量库可能来自不同供应商。请给出接入方案、推荐配置,以及如何根据查询内容动态选择合适的检索工具。
一份 RAG 接入方案,包含多向量库配置建议、工具选择逻辑与实施步骤。
我想用 vector-mcp 在企业环境中提供检索能力,请帮我设计安全方案:包括身份认证、权限控制、审计日志、敏感数据隔离,以及不同团队访问不同向量索引的做法。
一套面向企业的安全架构建议,说明权限模型、隔离策略和审计要求。
请基于 vector-mcp 设计一个动态工具选择策略:当用户提问产品问题、技术故障或政策文档时,AI 代理应如何在不同向量数据库和检索工具之间自动路由,并兼顾召回质量与响应速度?
一套检索路由策略,包含分类规则、优先级、回退机制和性能权衡建议。
为智能体提供向量知识图谱的节点、边和语义检索能力