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...

GitHub 上有个 issue 挺有意思。Milvus 用户启用 L0 XGBoost FunctionChain 之后，search_iterator() ...

先说最简单的比喻，方便小白理解。普通文字、图片机器不能直接读懂。机器会把一段文字、一张图片转换成一串数字数组，这串数字就是向量。比如一句话“汽车蓝色轿车”，转化...

最近把向量数据库的核心概念系统地捋了一遍——从 Embedding 基础到 ANN 算法、从 RAG 落地到架构选型，按"先搞懂是什么、再搞懂怎么选"的逻辑串起...

上个月有个同行找我救火。他们团队被大模型热度带着走，做了一套"纯向量数据库架构"的电商搜索系统，把所有数据都塞进了Milvus。上线第三周运营要拉一份"近7天购...

Milvus 3.0 发布时，官方给出了一组很抓眼球的口径：压缩后的 BM25 稀疏索引比 2.6 小约 3 倍（recall 相当），SINDI 在 lear...

在 GitHub 上翻 Milvus 的 issue 和 discussion，有个需求持续了三年多：建表之后，能不能加字段、删字段。

Milvus 3.0.0 在 2026 年 7 月 29 日 GA（来自 GitHub tag 与 LF AI & Data 基金会的双源验证）。官方 rele...

向量数据库选型，就是给你的AI应用找一个能高效存储和检索高维向量数据的系统。传统数据库查精确匹配（WHERE name = '张三'），向量数据库查语义相似——...