AI面试八股文-07_6-向量数据库索引详解
本文深度解析向量数据库核心索引（HNSW、IVF、PQ、DiskANN、GPU-CAGRA等）原理与选型逻辑，强调不可机械按数据量选型；详解混合检索（稠密+稀疏）、过滤协同、两阶段重排及生产级调参方法，覆盖性能、精度、成本三维权衡。（239字）
Context7 ：给 AI 编码代理接上实时文档的 “活水”
Context7是专为AI编码设计的实时文档RAG工具，精准索引14.7万+开源库最新文档。通过“库识别-库内检索”两级流水线与MCP协议，无缝对接Claude、Cursor等20+工具，解决API过时痛点。支持版本指定、Benchmark质量评分与私有化部署。
Geo优化数据资产构建：避坑指南与实操要点
本文解析生成式引擎优化（Geo）核心——数据资产建设。指出Geo胜负不在内容数量，而在可被大模型采信的结构化、可信、可验证数据资产。结合普林斯顿、Gartner等权威研究及一线实践，系统梳理六大构建要点与五大常见误区，助力企业提升内容在文心一言、通义千问等大模型中的引用率与可信度。
03 · 新体系失败后，一个老项目维护需求让 AI 真正落了地
本文是《嵌入式AI落地手记》第三篇，讲述AI如何从“失败的新体系”转向“真实老项目维护”落地：聚焦小场景、真实需求、高频变更，一周构建700行五步技能库，设两道人工决策闸（假设清单+修改方案），以回放验证、字节级审计和半页反馈机制保障可靠性。实践证明——小切口、强确认、重反馈，才是AI扎根工程的关键路径。
