https://blog.qife122.com/tags/%E5%90%91%E9%87%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2/ Recent content in 向量搜索 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Sun, 26 Oct 2025 07:01:16 +0800 https://blog.qife122.com/p/mariadb%E4%BC%81%E4%B8%9A%E5%B9%B3%E5%8F%B02026%E5%8F%91%E5%B8%83%E7%BB%9F%E4%B8%80%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E5%9E%8B%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9E%8B%E4%B8%8E%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/ Sun, 26 Oct 2025 07:01:16 +0800 https://blog.qife122.com/p/mariadb%E4%BC%81%E4%B8%9A%E5%B9%B3%E5%8F%B02026%E5%8F%91%E5%B8%83%E7%BB%9F%E4%B8%80%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E5%9E%8B%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9E%8B%E4%B8%8E%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/ <h2 id="mariadb统一事务型分析型和向量数据库于企业平台2026版本">MariaDB统一事务型、分析型和向量数据库于企业平台2026版本</h2> <p>MariaDB今日宣布推出企业平台2026版本，该平台承诺将成为&quot;构建下一代智能应用的权威数据库平台&quot;。</p> <p>据MariaDB介绍，此最新版本将事务型、分析型和向量数据库整合为统一的数据库平台。</p> https://blog.qife122.com/p/%E5%9C%A8databricks%E4%B8%AD%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%90%91%E9%87%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E6%8C%87%E5%8D%97/ Sat, 11 Oct 2025 23:40:11 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9C%A8databricks%E4%B8%AD%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%90%91%E9%87%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E6%8C%87%E5%8D%97/ <h1 id="在databricks中实现向量搜索">在Databricks中实现向量搜索</h1> <p>搜索一直是分析的核心。无论是追踪正确的交易、筛选客户记录还是提取特定评论，传统方法通常都是关键词搜索。当您确切知道要查找什么时，关键词搜索简单有效，但当语言混乱、模糊或含义比确切词语更重要时，这种方法很快就会失效。这就是向量搜索改变游戏规则的地方。</p> https://blog.qife122.com/p/ai%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%91%A8%E6%8A%A5gemini-2.5-flash-litegitlab-duo-agent-platform-beta%E7%AD%89%E9%87%8D%E7%A3%85%E6%9B%B4%E6%96%B0/ Thu, 11 Sep 2025 14:17:14 +0800 https://blog.qife122.com/p/ai%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%91%A8%E6%8A%A5gemini-2.5-flash-litegitlab-duo-agent-platform-beta%E7%AD%89%E9%87%8D%E7%A3%85%E6%9B%B4%E6%96%B0/ <h1 id="gemini-25-flash-lite现已正式发布">Gemini 2.5 Flash-Lite现已正式发布</h1> <p>该模型是Google最快且最便宜的模型，输入成本为每100万令牌0.10美元，输出成本为每100万令牌0.40美元（相比之下，Gemini 2.5 Pro的输入成本为每100万令牌1.25美元，输出成本为每100万令牌10美元）。</p> https://blog.qife122.com/p/opensearch%E4%B8%8Eelasticsearch%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%9F%BA%E5%87%86%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Mon, 08 Sep 2025 04:44:30 +0800 https://blog.qife122.com/p/opensearch%E4%B8%8Eelasticsearch%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%9F%BA%E5%87%86%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ <h1 id="opensearch与elasticsearch基准测试---trail-of-bits博客">OpenSearch与Elasticsearch基准测试 - Trail of Bits博客</h1> <h2 id="观察与影响">观察与影响</h2> <h3 id="方法论">方法论</h3> <p>我们每天执行一次OpenSearch和Elasticsearch工作负载测试，持续15天（Vectorsearch为11天）。每次测试都创建全新的AWS实例，并连续执行工作负载五次，丢弃第一次运行以确保硬件、操作系统和应用缓存已预热。每个操作执行数百到数千次，产生数千到数万个样本测量值。</p>