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    <title>可扩展架构 on 办公AI智能小助手</title>
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    <description>Recent content in 可扩展架构 on 办公AI智能小助手</description>
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      <title>科学数据规模化实践：Benchling迁移Schema模型以实现高性能扩展</title>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;科学数据规模化实践benchling迁移schema模型以实现高性能扩展&#34;&gt;科学数据规模化实践：Benchling迁移Schema模型以实现高性能扩展&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;Benchling是一个统一的科学数据平台。它使科学家能够在复杂的科学研究上进行协作，实现工作自动化，并为人工智能提供动力。客户在我们的平台上存储大量数据，并在Benchling内部及其自身基础设施的许多应用程序中加以利用。确保客户数据能够以高性能和可扩展的方式访问至关重要。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>科学数据规模化迁移：Benchling从EAV模型转向JSONB的性能优化实践</title>
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      <pubDate>Sat, 25 Oct 2025 06:38:14 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;科学数据规模化迁移benchling的schema模型性能优化&#34;&gt;科学数据规模化迁移：Benchling的Schema模型性能优化&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;Benchling是一个统一的科学数据平台，允许科学家在复杂科学研究中协作、自动化工作并赋能AI。客户在我们的平台上存储大量数据，并在Benchling内部和自有基础设施中的许多应用程序中利用这些数据。客户数据必须以高性能和可扩展的方式访问，这一点至关重要。&lt;/p&gt;</description>
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