技术人对抗焦虑的加减法
通过“课题分离”减少焦虑内耗，聚焦自我成长。以螺旋上升的认知与技能匹配合理欲望，避免低水平勤奋。培养心力、脑力、体力三大能力，觉醒本质思考，实现破局。学习重在内化，举一反三，方能持续进阶。（238字）
大模型应用开发中MCP与Function Call的关系与区别
MCP与Function Call是大模型应用中的关键技术。前者是跨模型的通用协议，实现多工具标准化连接；后者是模型调用外部功能的机制。MCP如“桥梁”，支持多系统协同；Function Call似“工具手”，执行具体任务。二者互补，推动AI应用向更高效、开放的方向发展。
向量检索：提供智能匹配能力
向量检索通过将广告与用户兴趣映射为高维向量，实现智能匹配，突破传统标签定向局限。借助“聚类+倒排索引+乘积量化”技术，可在毫秒级高效完成海量向量近邻搜索，提升广告召回精准度与系统性能。
如何对乘积量化进行倒排索引？
结合聚类、乘积量化与倒排索引，可高效实现近似最近邻检索。先用K-Means将样本分为1024类，以类中心为基准计算残差向量，并用乘积量化压缩存储。查询时，先定位最近聚类，查倒排表获取候选向量，再通过量化距离计算快速返回Top-K结果。该方法大幅减少搜索空间，在保证精度的同时提升速度，广泛应用于图像检索、推荐系统等领域，适用于各类高维向量的快速匹配。
如何使用聚类算法进行相似检索？
利用聚类算法构建倒排索引，可高效实现相似检索。先将数据划分为若干聚类（如1024个），以聚类ID为Key建立索引。查询时，定位最近聚类，通过索引获取候选集并计算距离，返回Top K结果。针对候选过多或过少，可采用层次聚类细化划分，或扩展至次近聚类补充检索，提升效率与准确性。
如何使用乘积量化压缩向量？
乘积量化通过将高维向量划分为多个低维子空间，对每个子空间聚类并用聚类ID表示子向量，大幅压缩存储空间。例如，1024维向量可分段聚类，用32比特替代原始4KB空间，压缩率达1/1024，显著提升内存加载与检索效率。
聚类算法和局部敏感哈希的区别？
聚类算法与局部敏感哈希均用于高维数据相似检索。局部敏感哈希通过哈希函数降维，速度快但精度低，适合表面特征匹配；聚类算法（如K-Means）保留高维特征，按距离划分簇，类内紧凑、类间分离，更适用于语义相似性检索，精度更高，但计算开销较大。两者权衡在于速度与准确性的取舍。
阁下AI平台：工具生成效率的实际观察
在我们实际使用阁下AI平台的过程中，其工具生成效率确实给我们留下了深刻印象。它能够将传统需要数周甚至数月的手工开发工作，压缩到以分钟或小时计算，并且生成结果的成功率和质量都保持在线。以下是我们结合真实使用情况整理的一些数据与观察。
