数据Cool

在构建 AI Agent 时，“上下文窗口限制”和“跨会话状态保持”是两个绕不开的工程难题。 许多团队早期的做法是将聊天记录存入数据库，通过关键词检索召回历史数据。但随着数据量增长，这种方案暴露出明显

阿里云AgenticDB 围绕上下文存储、安全、管理与应用为处于不同发展阶段的 AI-Native 企业提供全生命周期产品能力，助力企业构建 AI 时代的产品护城河。

AI Agent 的浪潮不可逆转，问题从来不是”要不要让 Agent 用数据”，而是“如何让 Agent 安全地用数据”。现在正是企业构建 Agent 数据管控体系的最佳窗口期

DuckDB-paimon 是由 PolarDB 团队开发的一款 DuckDB 扩展插件，让 DuckDB 能够直接读取和查询 Apache Paimon 格式的数据湖表，无需任何 ETL 搬运，无需

DuckDB-paimon 是由 PolarDB 团队开发的一款 DuckDB 扩展插件，允许通过 SQL 直接查询 Apache Paimon 表，无需任何 ETL 搬运，无需 Flink/Spar

在大模型时代，向量检索成了AI应用的基础设施。RAG、智能推荐、以图搜图……几乎每个AI落地场景都绑定着一个核心需求：高效的向量相似性搜索。于是，一批专用向量数据库迅速崛起。但当你真正把它们接入生产系

引言 随着企业数字化转型迈入深水区，“数据驱动决策”虽已成为行业共识，但理想与现实之间仍存在一道鸿沟。在大多数企业的日常经营中，这种“数字尴尬”随处可见： 销售团队每天录入海量客户数据，却没有人能快速

在企业落地 AI 应用的过程中，团队往往面临一个尴尬的现实：AI 模型和能力已经就绪，但从"能用"到"团队都能用"之间，还横亘着一道部署与管理的鸿沟。每个成员想跑一个 AI 应用，都得理解底层资源配置

引言：数据是AI的"粮草"，但喂起来真费劲 2025年，大模型越来越聪明，但很多企业发现：模型再牛，没有好数据也是"巧妇难为无米之炊"。 看看这些场景，你是不是也中招了？ 🤯 场景一：数据散落在"天涯