Model Context Protocol（模型上下文协议，简称MCP）是Anthropic于2024年11月发布的一项重要技术规范。该协议旨在标准化AI应用与大型语言模型(LLM)之间的上下文交互方式，为AI系统提供更加统一和高效的连接框架。Anthropic在其技术博客中将MCP形象地比喻为"AI应用的USB-C端口"，强调其作为通用连接标准的重要性。就像USB-C统一了电子设备的充电和数据

Milvus 是一个存储和计算分离的系统。在这个系统中，数据节点负责数据的持久性，并最终将其存储在 MinIO/S3 等分布式对象存储中。查询节点负责处理搜索等计算任务。这些任务涉及批量数据和流数据的处理。简单地说，批量数据可以理解为已经存储在对象存储中的数据，而流式数据指的是尚未存储在对象存储中的数据。由于网络延迟，查询节点通常无法保存最新的流数据。如果没有额外的保障措施，直接在流数据上执行搜索

/ C++原型// Python原型。

要升级Milvus操作符到v1.2.0，首先需要更新Helm仓库并执行升级命令。升级后，用户可以选择不同的升级路径：从2.2.3或更高版本到2.5.10的滚动升级，从v2.2.3之前版本到2.5.10的映像版本更改升级，或从v2.1.x到2.5.10的元数据迁移升级。滚动升级功能自Milvus 2.2.3起支持，通过配置文件启用，并可选择有序或同时替换所有pod映像。对于元数据迁移，需创建并应用特

摘要：AI工具链与数据管道集成可显著提升数据处理智能化水平，实现全流程自动化。核心目标包括提升效率（自动化数据清洗）、增强质量（异常检测）和驱动价值（实时决策）。关键步骤涵盖业务场景定义、工具链选型（如NLP/CV模型）、模块化架构设计及性能优化。典型应用包括智能日志分析、实时图像质检和推荐系统。评估需综合技术性能（延迟/准确率）、业务价值（转化率提升）和成本效益（ROI），建议采用A/B测试和持

在 Milvus 中，标量索引用于通过特定的非向量字段值加速元过滤，类似于传统的数据库索引。本指南将指导你为整数、字符串等字段创建和配置标量索引。位图索引是一种高效的索引技术，旨在提高低 Cardinal 标量字段的查询性能。Cardinal 指的是字段中不同值的数量。具有较少不同元素的字段被视为低 Cardinal。

本文详细介绍了如何在AWS上使用EKS（Elastic Kubernetes Service）部署Milvus集群。首先，确保已在本地或Amazon EC2上安装AWSCLI，并配置了必要的IAM权限。接着，通过AWSCLI创建S3存储桶和IAM策略，用于管理Milvus的存储和访问权限。然后，使用eksctl工具创建EKS集群，并配置kubectl以管理集群。随后，安装AWS Load Bala

摘要：TDengine ODBC驱动程序支持Windows系统应用通过标准接口访问TDengine时序数据库，提供WebSocket（推荐）和原生两种连接方式，其中WebSocket兼容性更优且支持云服务。安装需匹配应用程序架构（32/64位）并配置数据源名称，支持多种编程语言通过ODBC API交互。驱动程序持续更新功能并优化性能，最新版本支持视图、二进制数据类型及工业软件兼容适配。详细配置方法

大模型推理优化的核心在于算法与硬件的协同创新，聚焦三大方向：1）内存优化，通过KV缓存压缩（如4-bit量化降低75%显存）、权重量化（如LLaMA-13B显存降至6GB）和动态分块技术突破长文本瓶颈；2）计算加速，采用稀疏注意力（如MoE架构）、算子融合和硬件感知设计（如TensorRT-LLM实现8卡并行）；3）系统级优化，包括vLLM的分页缓存管理（吞吐提升24倍）、动态批处理（GPT-4

数据库智能化成为企业数字化转型的关键，大模型通过自然语言交互（NL2SQL）和智能运维两大能力显著提升效率。自然语言交互降低技术门槛，使业务人员可直接用自然语言查询数据，实现数据民主化；智能运维通过负载预测、故障自愈等功能优化性能，减少70%故障恢复时间并降低30%-50%硬件成本。尽管面临准确性、安全等挑战，但未来趋势将向多模态交互、自适应优化方向发展。大模型将数据库从技术工具升级为业务赋能平台