向量数据库
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谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，统一文本、图像、视频、音频、文档嵌入空间
谷歌宣布推出全新的多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2，这是首个基于 Gemini 架构构建的原生多模态嵌入模型。目前，该模型已经通过 Gemini API 和 Vertex AI 向开发者提供公开预览。 统一的多模态嵌入空间 与此前仅支持文本向量化的嵌入模型不同，Gemini Embedding 2 可以将文本、图像、视频、音频以及文档等多…
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阿里开源Zvec：向量数据库迎来轻量级革命，AI应用开发进入新纪元
阿里开源了向量数据库 Zvec。 对于不熟悉向量数据库的读者，简单来说，它专门用于存储和检索向量数据，常见于相似性搜索、推荐系统、AI应用等场景。 和传统需要独立部署的向量数据库不同，Zvec 直接运行在应用程序进程内部。这意味着不需要额外服务器，没有配置负担，也省去了基础设施成本。 Zvec 基于阿里巴巴内部长期使用的 Proxima 向量搜索引擎构建。官…
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2026年企业级RAG系统构建指南：8大关键工具避免生产环境陷阱
每个可靠的企业级 RAG 系统背后的 8 个关键工具 我第一次认真构建检索增强生成（RAG）系统时，犯了大多数团队都会犯的同样错误。 我以为 RAG 的核心是选对模型。 其实不是。 企业级 RAG 关注的是模型之外的一切——那些枯燥、脆弱、不光鲜，但决定你的系统能否多年稳定运行、还是在真实流量面前崩塌的部分。 当你越过演示阶段，进入生产环境时，你会发现 RA…
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GraphRAG革命：知识图谱与向量数据库的协同进化
Knowledge graphs 和 vector databases 常被定位为彼此竞争的技术，但这种框架忽略了问题的本质。 它们是对立的吗？简短回答：不是。 它们解决的是根本不同的问题。事实上，它们最好的状态是协同，而不是对抗。如果你在构建现代 AI 系统，把它们当作对手是一种设计缺陷。 更好的理解方式是： Knowledge Graph = 结构化大脑…
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PostgreSQL向量检索实战解析：生产级应用还是技术炒作？
一家电商初创公司的工程团队正面临一个典型的技术选型难题。他们的推荐系统需要实现语义搜索，以匹配用户查询与海量商品描述。团队的核心争议在于：是选择 Qdrant 或 Pinecone 这类专用向量数据库，还是采用 pgvector 扩展，将所有数据保留在 PostgreSQL 中？ 这并非个例。随着 AI 驱动的搜索与 RAG（检索增强生成）系统在各行业普及，…
