一直在追

💎 本文价值提示 👋 前言：从“鹦鹉学舌”到“独立思考” 在之前的三个专题中，我们已经打下了坚实的基础： Python 高级工程化：让我们有了打造稳固系统的手艺。 大模型基础理论：让我们理解了 LLM

本文价值提示： 👋 大家好，我是你们的老朋友。 在上一期的《RAG架构与数据工程》中，我们成功地给大模型装上了“海马体”，利用向量数据库让它拥有了长期记忆。现在，它已经是一个博学多才的“图书馆管理员”

本文价值提示： 👋 大家好，我是你们的老朋友。 上一篇我们聊了 RAG 的架构设计（Milvus + ES 混合检索），后台很多同学直呼“干货满满，但手痒想写代码”。 确实，架构图画得再漂亮，代码跑不

本文价值提示： 👋 大家好，我是你们的老朋友。 在之前的专题中，我们一起攻克了 Python 高级工程化 的堡垒，也深入探讨了 大模型基础理论 的奥秘。 今天，我们正式进入 “RAG 架构与数据工程”

💎 本文价值提示 👋 前言：从“存得下”到“查得准” 欢迎回到我们的 《大数据转型 AI 架构师》 系列专题。 在之前的两篇文章中，我们攻克了 Python 高级工程化（打造坚实的骨架）和 大模型基础

👋 大家好，我是你们的转型领路人。 在之前的专题中，我们聊完了《Python 高级工程化》和《大模型基础理论》。今天，我们正式进入 RAG 架构与数据工程 专题的第三篇——向量数据库的“心脏”：索引算

打破壁垒：从大数据视角解构 Milvus 架构，你会发现这全是你的“老熟人”。 实战选型：深度对比 Milvus 与 Elasticsearch 8.0+，掌握企业级落地的决策逻辑

01 引言：当 SQL 遇到“灵魂拷问” 🤯 作为一名在大数据领域摸爬滚打多年的工程师，你一定对这样的 SQL 语句烂熟于心： 这是一种精确匹配（Exact Match）。数据库像一个一丝不苟的图书管

💡 本文价值提示 🎬 前情回顾与引入 👋 大家好！欢迎回到我们的**“大数据工程师转型 AI 架构师”**系列。 在上一篇《拆解大模型“心脏”：BERT与GPT的相爱相杀（架构师进阶指南）》中，我们学