向量数据库博客

技术干货

深度干货|万字长文解读向量数据库的前世今生（先码后学）

快速了解向量数据库的核心技术与应用，掌握其在非结构化数据管理中的优势，包括embedding技术、高效相似性搜索、多模态数据支持及企业级扩展能力，助力智能化转型。

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90%的DeepSeek一体机，都是拍脑袋交的“智商税”

警惕DeepSeek一体机的“智商税”，其90%为伪需求，尤其对MoE大模型不适用。一体机存在满血与残血版差异、单设备部署成本高、扩容困难等问题。建议选择专业平台与向量数据库，避免被套壳中间件和低性价比方案欺骗。

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官宣|如何找到精度与性能的黄金点，Zilliz推出调优高级参数

Zilliz Cloud 推出 level 参数和 enable_recall_calculation 功能，助力企业在向量数据库中灵活调节召回率与延迟，满足推荐系统、人脸识别等场景的多样化需求，实现精度与性能的最优平衡。

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开源DeepSeacher横向测评：gpt-4.1、o3-mini 、DeepSeek R1哪个更强

了解DeepSearcher结合不同模型（gpt-4.1、o3-mini、DeepSeek R1）的表现，通过报告生成、搜索能力和推理能力测试，发现各模型各有优势，建议根据任务需求选择合适模型。

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Function Calling已经过时 ，MCP才是真正的大模型接口标准

了解MCP如何取代Function Calling成为大模型接口标准，解决AI应用开发中的信息孤岛与遗留系统问题，通过统一接口实现高效工具对接与数据交互，推动AI应用开发进入“对话即操作”新时代。

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讨论｜谁能统一Agent 接口？MCP 对比 A2A 、Function Calling

了解MCP、A2A和Function Calling三种Agent接口标准的对比与合作潜力。Function Calling直接但缺乏扩展性，MCP提供统一接口标准，A2A实现Agent间通信与协同。未来可能看到三者融合，推动大模型与工具交互更高效。

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从Milvus Operator聊聊，手动运维终将被淘汰

Milvus Operator通过Kubernetes实现Milvus集群的自动化部署与运维，减少手动配置错误，提升资源利用率和系统可靠性，推动向量数据库运维进入自动化时代。

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官宣，Milvus SDK v2发布！原生异步接口、支持MCP、性能提升

升级到Milvus SDK v2，体验原生异步接口、Schema Cache优化和更统一的API设计，显著提升性能和易用性，支持多语言开发，为AI应用开发提供更高效、简洁的解决方案。

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深度解读| GPT4o离干掉套壳AI与Midjourney只差最后一步

探索GPT4o如何凭借其强大的图像生成能力，结合Milvus向量数据库实现以图搜图功能，推动AI从工具向产品转变，强调私域数据与通用大模型结合的重要性。