“Zilliz Cloud 与 MindStudio 的愿景完美契合。Zilliz Cloud 的高性能、数据安全和多租户等特性简化了数据管理流程，为我们用户的 AI 应用开发过程带来了前所未有的生产力和创新潜力。”——Sean Thielen(MindStudio CTO)01.MindStudio 简介MindStudio 是一个开创性的无代码平台，使用户能够在不需要技术背景的情况下充分利用.

仅需调整 3 个核心超参数（最大分块大小、一二句之间的最低语义相似度需求、新句子与块内句子最大相似度的最低门槛），且超参数逻辑与分块大小自适应 —— 分块规模越大，新句子纳入的阈值越高。：计算当前分块 C 内所有句子向量间的最小 pairwise 余弦相似度，识别分块内语义最不相似的句子对，衡量分块内句子的关联紧密程度，进而判断新句子是否与分块内句子足够相似。核心决策逻辑为：若分块 C 内的最小相

它们通常以包含提示、模型和工具，以及一些参数。大多数人会把 LangGraph 描述为一个声明式框架，但其实在LangGraph ，虽然节点与边之间的连接是通过声明式方式完成的，但节点和边本身其实就是普通的 Python 或 TypeScript 函数。边可以是固定的，也可以是条件式的，因此即使整体结构是声明式的，但。文章中给出的反驳，同样干货满满，堪称是agentic system选型指南，可以

最后，两款方案其实都满足了我们大部分需求，但考虑到Reddit 是一个依然在高速增长的平台，且未来的数据体量与运维难度还将节节攀升，选择Milvus 的更强扩展性，能让整体运行更放心，也更适配Reddit 公司的情况。最后，每个方案的总分会用方案在某项需求的得分乘以这项需求的权重，再加起来（比如 Qdrant 在 “重排序 / 分数合并” 这一项得 3 分，权重是 2，那这项就是 6 分，所有项都

（仅做变更数据同步，不做全量数据同步，不会影响业务），通过 Flink CDC 抓取 MySQL、SQL Server、MongoDB 等业务数据源变动，经 Kafka 传输、Flink Job 处理拼接、embedding 后，秒级推送至 Milvus 集群，延迟从 1 天降至秒级。对待召回数据生成相似问，提升召回率。，将文档、网页、图片等多源数据的清洗、加工、向量化封装成自动化任务，不仅保障了

最后还需要强调一点，数据的可见性和 Flush 没关系，是由查询的一致性等级来决定的，之前社区里有不少朋友担心数据可见性的问题，每插入一次数据，都会调一次 Flush，导致系统整体性能非常差，并且影响稳定性。对于性能要求不严苛，但是成本比较敏感的场景，比如自动驾驶模型训练中的 corner case 图片搜索，超大规模知识库系统，我们可以利用索引量化或磁盘+内存的方式，在有限内存里装更多的数据，当

最近，DeepSeek v3（一个MoE模型，拥有671B参数，其中37B参数被激活）模型全球爆火。作为一款能与Claude 3.5 Sonnet，GPT-4o等模型匹敌的开源模型DeepSeek v3不仅将其算法开源，还放出一份扎实的技术报告，详尽描述了DeepSeek是如何进行大模型架构、算法工程协同设计，部署，训练，数据处理等方面的思考，堪称是一份DeepSeek给开源社区送上的年末大礼。本

“异构计算”（Heterogeneous computing），是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域，常见的处理器包括：CPU（X86，Arm，RISC-V 等），GPU，FPGA 和 ASIC。（按照通用性从高到低排序）本文是 异构计算系列 的第二篇文章，重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。

Milvus 从 2.3 版本开始，在 Knowhere 中支持了 ScaNN 算法，在各项 benchmark 中有着不俗的表现。例如，在 Cohere 数据集 Recall 约 95% 的时候，使用 Knowhere 2.x 版本端到端的 QPS 是 IVF_FLAT 的 7 倍，HNSW 的 1.2 倍。Faiss 实现的 ScaNN，又名 FastScan，它使用更小的 PQ 编码和相应的

当时，随着 LLM 的兴起，用户对于向量数据库的性能提出了更高的要求，尤其是在一些对性能、延迟有着极高要求的场景，只通过 CPU 索引来支撑的难度越来越高，而 GPU 有着非常强大的并行处理能力。作为为数不多的支持 GPU 的向量数据库产品，Milvus 2.3 在吞吐量和低延迟方面都带来了显著的变化，尤其是与此前的 CPU 版本相比，不仅吞吐量提高了 10 倍，还能将延迟控制在极低的水准。不过，