向量数据库

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…

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…

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，…