一台可通外网的服务器（linux）（另外，阿里云在内的云平台已经出了Moltbot专属云端方案，能简化部署，因此本文重点讲自建部署）接下来，本文教你如何在自己的 Mac 或 Linux 上，部署 Moltbot，对接飞书，搭建属于自己的MilvusAI小助手。也就是说，有了它，我们就约等于给自己配备了一个能思考、能回答问题，还能直接动手操作的24小时赛博助理。最好跑在不要的设备，或者虚拟机环境，毕

用 Exa 搜隔夜全球市场动态，从 Milvus 里捞出我的持仓情况和相关历史经验，喂给大模型生成一份定制化的简报，推送到手机上，告诉我隔夜发生了什么、跟我的持仓有没有关系。此外，我还把自己喜欢的投资大师的风格，写成了skill，模拟类似的情况，他们会怎么决策，作为我自己的决策参考之一。，我之前试过硬刷财经 App，但里面会有大量的不相关信息，淹没了我真正关心的内容；此外，需要注意一点，我们比较关

旧的 embedding 就过期了，需要重新计算。：计算每个chunk的SHA-256哈希，重复内容只索引一次——比如两处都提到“PostgreSQL 16”，只调用一次embedding API，能省20%以上的成本（具体测算：500KB文本，去重后每月可省$0.15，大规模使用可省数百美元）。而我们，也正是被这套记忆系统打动，然后做了一件事：把它的核心设计抽离出来，做成了memsearch，让

本文介绍了Anthropic推出的Skills工具调用标准，相比传统MCP方法具有更精简的上下文、更高标准化和更强可控性。文章详细讲解了Skills的目录结构（SKILL.md核心文件、scripts执行脚本、templates文档模板和resources参考资料），并以创建Milvus Skills为例，演示了如何通过自然语言描述自动构建RAG系统或Milvus Collection。实战部分包

内置Sparse-BM25（将BM25转为稀疏向量预存，检索时无需重新计算），同一个Collection可同时存储稀疏向量（BM25）和稠密向量（语义Embedding），通过Reranker融合结果，兼顾精确匹配和语义匹配。这里有一个关键技术点需要重点说明——BM25（Best Matching 25），它是降低检索类Token消耗的核心：通过词频和逆文档频率计算内容相关性，关键词匹配比纯向量检

需要注意的是，这种裁剪只作用于传递给模型的上下文，磁盘里的完整执行结果不会被修改，后续想找的话，还是能通过记忆检索找到。其中，AGENTS.md存着智能体的指令和记忆使用规则，SOUL.md定义了它的性格和说话语气，USER.md专门记你的相关信息，TOOLS.md则是外部工具的使用指南。，结合语义检索和关键词检索，兼顾了检索的精准度和灵活性（这里原始版本用的是sqlite分别执行关键词与语义检索

CuPL 利用大规模的语言模型，更高效地生成提示

✏️编者按：Deep Dive 是由 Milvus 社区发起的代码解析系列直播，针对开源数据库 Milvus 整体架构开放式解读，与社区交流与分享 Milvus 最核心的设计理念。通过本...

背景介绍人可以通过听觉感知位置、运动、音调、音量、旋律并获取信息。日常生活中，音频是一种重要的多媒体数据，我们会收听电台节目、欣赏在线音乐等。音频可分为以下三种类型[1]：语音：一...

SAM 的本质是一个视觉大模型，其能力的亮点与 GPT-4 一样在于优秀的零样本迁移能力，即一个适用于不同任务的通用模型。论文中的实验结果表示 SAM 的模型效果令人惊喜，在多种任务中都展现出优秀的零样本迁移能力，其性能更是经常媲美或超越全监督模型。它以Tranformers 系列的视觉模型为基础，重新权衡和选择了组件，最终包括了一个强大的图像编码器、一个灵活的提示编码器、和一个轻量的掩码编码器。