希望我的文字，能帮助更多普通职场人从“会用 AI”走向“会管理 AI”，把重复工作交给数字员工，把时间留给真正重要的事。

我第一次用它时，在一个存了十几年、文件杂乱无章的老硬盘里找一个只记得几个关键词的文档。系统自带搜索转了十分钟还在“正在搜索”，而Everything在我敲下第一...

现在模型的"思考模式"、思维链，本质上就是 AlphaGo 那套东西的延续。DeepMind 正在把当年 AlphaGo、AlphaZero 的老方法—包括蒙特...

主流向量数据库采用的是HNSW算法，其搜索过程涉及大量的随机内存跳转。这个过程在本地内存中只需纳秒级，但在对象存储中，每一次跳转都可能触发一次100ms以上的网...

Agent 的记忆可内置(指由AI Agent服务提供商包含的能力, 是个黑盒, 你不需要知道)也可外挂(第三方插件), mem0就是外挂插件, 当然它自身也提...

换专用图数据库也能做，但代价是新的存储、新的运维、新的权限体系、新的同步机制，还要学新的查询语言。pgGraph 的取舍比较务实：PostgreSQL 表还是事...

DuckDB 的 Lance 扩展把这条路径放进 SQL。官方文档显示，扩展支持 INSTALL lance; LOAD lance;，可以读写 Lance 表...

昨夜今晨，Google I/O 2026。Gemini 3.5 Flash正式开放，Gemini App月活从4亿飙到9亿，搜索、广告、云，三条线都在喊AI驱动...

李明盯着屏幕，手里攥着第三杯咖啡。他正在做一个药物重定位项目，需要从ChEMBL下载EGFR抑制剂数据，用RDKit做分子指纹相似性搜索，再通过PubChem获...

接上一篇, 本篇的问题: “如果要更深刻的解读谷歌的财报以及预测谷歌的未来发展, 还要问哪些关键问题?”

对于投资者而言，最核心的观察点在于2025年底至2026年法院关于补救措施的最终裁决。如果谷歌被迫停止向苹果支付默认席位费，短期内会节省数百亿支出（利好利润表）...

接上一篇, 本篇分析“现在谷歌在美国本土面临的反垄断风暴进展到什么程度了? 理论上这种案子多久能落地? ”

我是你的投资顾问。基于Alphabet Inc. (Google) 2025年第三季度的10-Q报告，我从投资价值、增长潜力、风险敞口三个维度为你总结了这份财报...

下面我们一起来学习如何用 AI 从财报中获取对投资有价值的内容, 有看不懂的地方不要方张, 后面我会逐个展开继续提问 AI. 问到搞明白为止.

除了VectorChord, 国内数据库厂商也在做pgvector的优化, 而且国内厂商是“我都要”的风格, 不仅支持向量, 当然还要支持全文搜索、标量搜索、混...

Milvus 确实需要对每个分段进行检索,但不需要重新计算向量距离。 系统会在每个分段上执行向量搜索, 每个分段返回其局部的 top-k 结果(包含距离和偏移量...

embedding模型可以将文本转换为向量(vector), 便于后期基于语义进行相似搜索.

要实现“更高效”的 SQL 解法，核心在于引入 启发式搜索（Heuristic Search） ：每次递归不按顺序填格，而是优先填充“候选数最少”的格子。这能极...

你今天看到进入AI 搜索赛道的数据库还只有: 向量搜索、关键词搜索、标量搜索、混合搜索的能力.

我们的聚合 (aggregations) 在大型搜索结果集（数百万条记录）方面表现出色，对于超过 4000 万条结果，搜索分面 (search faceting...