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引言 数据基础设施领域正在经历一场根本性的变革，这一变革由Rust语言的独特优势驱动：内存安全、无畏并发和零成本抽象。进入2526年，Rust已经从实验性选择成为高性能数据系统的事实标准。目前45%的

引言 传统ETL是为批量报告而设计的，并不适合需要实时嵌入向量生成、动态模式演进和不透明模型行为的AI系统。本文深入探讨AI ETL为何需要根本不同的原语，以及在实践中的具体实现方式。 问题：传统ET

问题：传统图像搜索为何失败 如果你曾尝试构建图像搜索系统，就会知道其中的痛苦。传统方法将整个图像压缩成一个密集向量——本质上是将复杂的视觉场景压缩成高维空间中的一个点。 会丢失什么？ 空间布局和位置信

ETL（Extract, Transform, Load，提取-转换-加载）是现代数据工程的基础流程。

为什么 AI 时代需要「上下文工程」本文会用几个具体例子，来拆解 CocoIndex 为什么适合做 context engineering，以及它是如何简化 AI 数据转换工作的。

AI Native 时代的数据系统正在重构：批处理让位于实时、多模态、增量一致性与可组合 Workflow 成为关键。以下是对 2025 年最值得关注的 10 大数据工具 的深度技术解析。

Rust 社区在这个 11 月依旧热度不减——从 AI 数据变换引擎 CocoIndex，到前端构建系统 Turborepo，再到极速 DataFrame 引擎 Polars 与操作系统内核

CocoIndex 是一款AI时代的极简ETL。 原生态支持AI，并且自带增量更新。创始人是来自谷歌infra 十余年的技术带领人。 技术开源，值得收藏。

2025 开源流处理引擎（Streaming Engine）整理 为AI准备实时数据 ByteWax， CocoIndex， Apache Flink