从零搭建向量数据库：实现文本语义检索实战
本文带你从零实现一个最小可用的文本语义检索系统，剖析向量数据库核心模块：文本嵌入、向量存储、近似最近邻搜索、元数据过滤等。不追求极致性能，重在理解工程设计权衡。通过亲手搭建，掌握系统瓶颈与优化方向，真正用好成熟方案。
AI 能力揭秘（五）：Apache Doris 原生向量检索的设计及实现
随着大模型和多模态 AI 的快速发展，向量已成为文本、图像、音视频等多元数据的通用语义表示。在这种背景下，检索增强生成（RAG）技术成为连接私有知识与大模型的核心桥梁，而高效的向量检索则是其关键支柱。
与将向量检索视为独立外挂服务的方案不同，Apache Doris 4.0 选择将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。
本文旨在深入剖析 Doris 向量检索的系统级设计与工程实践，展示其如何在性能、易用性与规模扩展之间取得的平衡。
向量数据库技术内核：从存储到检索，拆解其高效运作的秘密
本文深入剖析向量数据库从存储到检索的工程实现，揭秘其高效运作的核心机制。不同于传统数据库，它通过近似最近邻（ANN）、向量压缩与分层索引（如HNSW）等技术，在高维空间中以“算得少”实现“查得快”。文章结合真实场景，揭示其本质：不是追求绝对精确，而是工程权衡下的极致优化，是AI时代数据检索的实用化落地。
向量数据库实战指南：从部署到RAG落地
本文以轻量开源向量数据库Chroma为例，手把手带你完成环境部署、数据导入、相似性检索到RAG集成的全流程实战，避开新手常见坑，适配码农与大数据爱好者快速落地AI应用，助力掌握向量数据库核心技能。
深度解析：索引式文档看板工具如何重构我们的信息处理逻辑
在知识型组织中，核心竞争力正转向高频知识复用。索引式文档看板通过结构化索引，将散乱资料转化为可检索、可流动的动态资产，实现跨部门协同、智能归类与自动聚合，推动企业从信息堆砌迈向知识资产化运营，提升协作效率与决策质量。（238字）
