什么是向量数据库 —— 零基础也能懂的核心概念
本文用生活化案例零基础解读向量数据库：它本质是“存向量、找相似”的工具，将文本/图片等转为数字向量，通过相似度检索解决大模型知识滞后与幻觉问题。涵盖向量化原理、与传统数据库区别、RAG实战流程及核心价值，附实操入口，助新手快速上手。（239字）
零门槛上手Agent核心实用技能
想让你的AI助手不再只会聊天，而是能稳定、精准地完成周报撰写、合同审查等复杂任务吗？Agent Skills就是将零散提示词升级为可复用、可管理的工程能力的关键。本文将为你拆解Skill的抽象模型、三层加载结构及模块化设计，手把手教你构建专属的高频独家能力，让AI从“聪明的助手”进化为“可靠的专业执行者”。
向量数据库从零搭建：文本语义检索实战与工程要点
本文记录作者从零搭建向量数据库的实践历程：始于“只想用现成方案”，却因检索抖动、参数敏感、延迟飙升等真实问题，被迫深入理解其工程本质。全文以构建最小可用文本语义检索系统为目标，清晰拆解八大关键环节——embedding选型、向量存储与压缩、暴力检索的局限、ANN近似搜索的必要性、索引取舍、查询路径设计、元数据融合及性能瓶颈识别。强调：搭建不是为了替代成熟产品，而是为了真正掌握向量数据库的底层逻辑与工程权衡。
分布式搜索引擎：底层逻辑 + 实战
本文深入剖析分布式搜索引擎核心原理，涵盖倒排索引、分片机制、副本高可用、集群架构、分布式事务及相关性排序，结合ES 8.14+SpringBoot3实战，兼顾底层逻辑与生产优化，助开发者从“会用”进阶到“精通”。
百万上下文与 RAG 的协同实践：企业级知识系统架构解析
本文探讨企业知识系统落地的务实路径：摒弃RAG与长上下文“二选一”的极端，提出“RAG精准检索+长上下文深度推理+全链路治理”协同架构。涵盖业务目标、协同价值、分层架构、路由策略、上下文优化、成本管控及权限审计，并提供可复用的Mermaid架构图与渐进式落地建议。
awk高级用法——内置变量、函数与进阶技巧
本文深入讲解awk进阶核心：内置变量（NR/FNR/NF/FS/OFS/FILENAME/ARGC/ARGV等）与内置函数（length/substr/index/gsub等），涵盖行字段统计、多文件处理、动态分隔符、字符串操作等高频场景，配丰富实操示例，助你从入门迈向精通。
一文读懂向量数据库：从核心概念到实际应用
本文精析向量数据库核心能力、优势（毫秒级相似检索、原生支持非结构化数据）与痛点（精度/效率难兼得、成本高、运维复杂），对比Milvus/Chroma/FAISS等开源方案及Pinecone/Zilliz商业产品，提供AI开发者高效选型指南。（239字）
