类似Histogram，但更适用于精确的分位数计算。如：上传大小、下载速度。示例：http_request_latency_seconds（分位数统计）。未指定类型的指标，用于兼容旧系统，也可以由用户自定义指标。Prometheus是一个强大的开源监控系统，采用Pull模式采集指标，支持多维数据模型和灵活查询语言PromQL，适用于云原生和微服务架构，通过丰富的Exporter和生态工具，能够构建

Lucene是一个Java编写的全文检索引擎库，而非完整的搜索引擎。它提供了一个可扩展的架构，开发者可以基于Lucene构建自定义的搜索系统。索引引擎：将文本数据转换为倒排索引（Inverted Index）。查询引擎：支持复杂的全文搜索和过滤。文本分析引擎：提供分词、词干提取、停用词过滤等文本处理功能。示例：Lucene = 搜索引擎的“发动机”，你需要自己造一辆“车”来搭载它，如ES就相当于是

FFmpeg是一个开源的多媒体框架，能够记录、转换和流式传输音视频内容。它包含了一系列的工具和库，支持大量的多媒体格式。FFmpeg是跨平台解决方案，能够在多种平台上运行，包括Linux、macOS和Windows。FFmpeg是由Fabrice Bellard发起的项目，现在由Michael Niedermayer领导的开发者团队维护。

向量数据库主要用于处理高维向量数据的存储和检索任务，而知识库则是企业内部信息的重要载体。*两者结合起来，可以极大地提升AI系统的性能，特别是在需要快速定位相关信息并生成高质量回复的应用场景中。这种组合使得AI不仅能理解用户的意图，还能根据最新、最权威的知识提供精准的答案。将结构化和非结构化数据转化为向量后，通过语义相似性搜索，解决传统数据库无法处理的模糊匹配问题。向量数据库是知识库的一种高效存储和

这里FFmpeg自动选择合适的解码器并将Opus流解码为PCM，然后将其封装到WAV容器中。默认解码器其实就是pcm_s16le，当然如果必要也可以动态指定使用的解码器。注意，默认情况下，FFmpeg会根据输入音频的参数（如采样率、声道数）来决定输出PCM的相应参数。强制将输出PCM的采样率设置为96kHz，声道数设置为单声道（-ac 1）。指定输出：48kHz采样率，单声道，16-bit PCM

时间维度：如超过6个月未更新的数据。访问频率：如过去3个月未被查询的数据。

《企业知识库建设全流程指南》摘要： 本文系统梳理了知识库建设的7大阶段：1）前期准备需明确目标、功能需求（版本控制/权限管理等）并组建跨部门团队；2）技术选型推荐开源工具（PingCode/HelpLook）或商业方案，设计分类体系与向量数据库架构；3）内容建设涵盖数据采集清洗、文本分块（LangChain分块示例）和向量化处理（FAISS/HuggingFace）；4）提供基于LangChain

定义：大型语言模型（LLM）是一种生成模型，LLM是基于海量文本数据训练的深度学习模型（如GPT、BERT），能够根据输入的提示或查询生成相关的文本内容。原理：预训练：在大规模语料库上学习语言模式（如语法、语义）。推理阶段：根据输入上下文预测下一个词（或token），逐步生成文本。特点：依赖静态的预训练知识库，无法动态更新外部信息。LLM是一个强大的工具，能够快速生成针对用户查询的回应，但它受限于

倒排索引是Elasticsearch实现全文搜索的核心数据结构，将文档中的关键词映射到包含该词的文档列表。（1）、分词处理使用分析器（Analyzer）将文本拆分为词条（Term例如，文档“The quick brown fox jumps over the lazy dog”会被拆分为[“the”, “quick”, “brown”, “fox”, …]。（2）、词汇表所有唯一词条的集合，每个词

MCP = 让AI拥有“自动调用工具”的能力。就像手机里的“语音助手”不仅能听懂你的话，还能自动帮你打开应用、查天气、定闹钟一样，MCP是AI的“工具调用协议”，让AI能直接调用各种工具（比如数据库、代码、API）完成任务。