向量数据库

当AI"学会"欺骗我们：这项研究撕开了大模型的遮羞布 你可能听过这样的故事：某位AI工程师向外界展示他的LLM智能体如何从错误中学习、如何总结经验教训、如何举一反三——然后这套系统在真实任务中惨遭滑铁...

Java开发者的AI焦虑：我为什么劝你趁早入局 上个月参加一个技术大会，坐在我旁边的是位有着12年经验的老Java工程师。聊起最近的工作，他突然叹了口气：“说真的，这两年心里挺慌的。组里新来的校招生...

当RAG开始"思考"：四种进阶架构如何重塑AI知识问答 说实话，这几年我见过太多团队一窝蜂扑上RAG，以为搭个向量数据库、接上大模型就完事了。结果呢？上线第一天就被用户问懵——稍微拐个弯的问题，模型就...

AI的真正瓶颈，不是模型，是数据 去年我参加了一场AI工程师的闭门交流会，会上一个做推荐系统的团队分享了他们的“惨痛经历”：花了大半年时间调优模型，AUC指标从0.82提到了0.85，用户体验却几乎没...

向量数据库里的大海捞针：RAG是如何在毫秒内找到答案的 说实话，大多数人聊起大模型的时候，目光都集中在模型本身有多强——参数有多少亿、上下文窗口有多长。但我干了这么多年科技内容观察，有一个感受越来越强...