摘要：OpenAI 设计负责人说"聊天框不会是终极界面"，YC 总裁说把成功工作沉淀为 Markdown 技能文件能让流程可重复。这两句话放到客服场景里，指向同...

上周四晚上九点，客服问答群的告警消息开始刷屏。P99延迟从5ms涨到238ms，召回率从92%掉到78%。用户问“发票怎么开”，系统回一段“会员积分规则”。这系...

客服机器人上线第二周，早上十点，数据库读 QPS 直接翻了三倍，慢查询开始往外冒。查日志发现，用户的问题高度重复，"发票怎么开""开发票流程是什么"这种话，一个...

把 Helm 的镜像标签从 2.6.x 改成 v3.0.0，动作很轻。官方升级路径也确实把它描述成一次有兼容性和回滚承诺的升级。

云原生这十年，做的是把存储、计算、网络一步步解耦、托管、做成服务。AI 这波，做的是把「语义检索」也解耦出来——而承接它的，就是向量数据库。

当用户获取信息的方式从浏览搜索链接转向直接向大模型提问，传统流量逻辑正在被颠覆。过去二十年，企业竞争的是网页在搜索结果中的排位；如今竞争转移到大模型推理链路内部...

你是否遇到过这种情况：让 AI 助手读你的项目，它从头 grep 一遍、读了半天还是搞不清哪个函数调了哪个？或者辛辛苦苦接了 RAG、堆了一堆向量库，结果答案靠...

"要不要做图谱"本身就该先被决策。如果业务问题不需要关系推理、不需要跨系统关联，那 RAG 优先就够了，别为技术而技术——G1 门禁的存在就是强制你想清楚。

答案不是"选一个"，而是"三个都要，各管一段"。关系库、图库、向量库，长得都像"数据库"，干的活完全不同：

湖仓里有一张文本表，你想在 Milvus 里对它做全文检索。传统做法是先跑 BM25 或 embedding 把文本变成向量，再在湖里多算一列写回去，或者干脆导...

本文基于 TriviumDB v0.8.2，Windows 11 / x86_64 / Rust stable，全部数据都是本地实跑出来的。

我见过太多 RAG demo 是这么写的：embedding 接口调一下，向量往数组里一塞，查询时 for 循环挨个算余弦相似度，取 Top-K。几千条数据的时...

在上一篇教程中，我们已经把 RAG 的分片、索引、召回、重排和生成都讲了一遍。其中索引比较简单，你只需调用在线 Embedding 接口生成向量，再保存成 JS...

摘要: 本文聚焦 SpringAI VectorStore 统一抽象如何对接腾讯云 ES,不讲 RAG 概念,只讲代码级落地。包含 ES 向量索引配置、混元 E...

一个 GEO 项目执行了一段时间，内容持续产出、品牌词搜索也能看到入口，但 AI 在回答类目问题时始终不推荐该品牌。此时最忌讳的动作是笼统归因于“内容不够”“权...

TriviumDB 的定位是 AI 嵌入式记忆引擎，服务 RAG、Agent 记忆、语义缓存这类用 LLM embedding 的应用。

从这篇开始，我们正式进入 RAG 系列教程。搭建一个能问答的知识库并不难，但是想让检索和回答稳定下来，还需要理解分片、索引、召回、重排和生成分别做了什么。这一篇...

百度搭子（DuMate）依托端「端侧沙箱+云端大模型」云协同架构，实现了本地目录转知识库的全流程闭环。

前几天刷到条新闻,美国 AI 公司 Anthropic 为了给 Claude 凑训练数据，搞了个代号"巴拿马计划"的活儿：花几百万美元买下几百万本实体书，一刀切...