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下面是 Chroma、Milvus、Faiss、Weaviate 四个开源向量数据库/库的对比，总结了它们的核心特性、性能侧重点、适用场景和差异，帮助你在选型时做出更合适的决策： 📌 核心定位概览 项

一、技术类 Skill 模板（偏工程 / 实操） 🎯 适用对象 开发 / 测试 / 运维 / 数据 内部技术分享、技术 Wiki、培训课程 🎯 Skill 定位一句话 📐 技术 Skill 标准模板

在信息爆炸的时代，“Skill”（技能型内容）已经成为个人成长、团队赋能和知识变现中最具价值的内容形态之一。但现实是： 很多 Skill 要么太抽象，要么太碎片，要么学完用不上。 真正优秀的 Skil

引言 随着大语言模型（LLM）逐步进入开发流程，一种被称为 Vibe Coding 的编程方式开始在开发者社区中流行。它并非新的语言或框架，而是一种基于自然语言、快速试错和结果导向的编程实践方式。 本

一、MVP 的唯一目标（先立生死线） MVP 只验证一件事： ⚠️ 注意： 不是追求“很聪明” 不是覆盖所有场景 而是：跑通一个完整闭环 二、MVP 场景选择（示例） 我们选一个典型、通用、成功率高的

我们很高兴地宣布 QueryNote V1.5 版本 正式上线！本次更新聚焦于用户界面体验与全球化支持，让 QueryNote 更加符合不同场景、不同语言用户的使用习惯。 🔗 无论你是在清晨办公、夜间

AI 爆发的这两年，恐慌像病毒一样蔓延。 但如果你站远一点看，会发现一个被严重忽视的事实： AI 的爆发，并没有削弱人的重要性，而是暴露了一个新问题——几乎没有人真正会用 AI。 AI 不会“工作”，

在高性能计算（HPC）与人工智能训练领域，GPU 不再是孤立的计算单元，而是通过高速互联结构构成“多 GPU 集群”的核心。NVIDIA 的 NVLink 技术正是为了解决 GPU 之间数据传输瓶颈而

Prompt（提示词）是人与 AI 之间的“编程语言”。它决定了 AI 输出的质量、方向和可控性。要设计出高价值 Prompt，就像设计一张高效的数据库表：要结构清晰、字段明确、逻辑自洽。本文将教你如

在过去几年里，大模型（LLM）崛起带火了一个概念：向量数据库。如果你想做 AI 应用，比如智能问答、知识检索、个性化推荐，向量数据库几乎是绕不开的。 但问题是：对大多数开发者来说，“向量”、“嵌入”、

Claude封锁中国！DBLens以AI驱动引领国产数据库GUI工具崛起。数据库GUI工具作为开发者的日常工具，对提升工作效率至关重要。然而长期以来，这一市场被国外产品主导。

在我们步入由生成式AI（AIGC）主导的时代后，数据的形式正在发生根本性的变化。文本、图像、音频、视频这些非结构化数据，通过机器学习模型转化为富含语义的“向量嵌入”（Embeddings）。传统的关系

原生 macOS 体验 × 全芯片兼容 × AI 智能引擎，重新定义数据库开发效率 引言：Mac 用户的数据库管理困境终结者 无论你是 M 系列芯片还是 Intel 处理器的 Mac 用户，是否经历过

一、表操作 创建表： 删除表： 修改表结构： 删除表中的列： 重命名表： 二、聚合与分组 聚合函数 - 计数： 分组查询： 条件分组： 计算总和： 计算平均值： 计算最大值： 计算最小值： 三、数据操

dblens for MySQL：原生 Linux 体验 + AI 赋能，数据库操作从未如此流畅 引言：Ubuntu 开发者的数据库管理之痛。

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一、百级Function系统的核心挑战 1.1 代码结构问题 代码膨胀现象：单个文件超过2000行代码 路由逻辑复杂：巨型switch-case结构维护困难 依赖管理失控：跨Function依赖难以追

一、Tools与Functions的核心概念 在AI大模型应用中，Tools和Functions是扩展模型能力的关键机制： Tools（工具） 外部API或服务的抽象封装 示例：天气API、IP查询服

阿里云通义千问官方宣布推出最新推理模型QwQ-32B，这一模型仅有32B参数，但在效果上与拥有671B参数的DeepSeek-R1相媲美。如果你自己部署DeepSeek-R1但资源不够的话，又多了一个