高并发场景下，如何让你的向量语义检索快人一步？
当需要同时检索多条查询（如批量问答、RAG 多路召回、多用户并发搜索），逐条串行执行会导致整体耗时随查询数线性增长。通过并发执行多条检索请求，可以将总耗时从 N × 单次延迟 降低到接近 1 × 单次延迟，显著提升吞吐量。本文介绍两种并发方式：CLI 并发和 SDK 并发，适用于批量语义搜索、 RAG 多路召回、多模态批量检索等场景。
阿里云/本地部署OpenClaw、配置大模型、搭建记忆系统教程及常见问题解答
2026年，OpenClaw（原Clawdbot）作为开源AI自动化框架的代表，突破性地采用“形式-功能-动态”三维记忆架构，通过Token-level（符号记忆）、Parametric（权重记忆）、Latent（向量记忆）三种物理形式，实现事实存储、经验积累与上下文管理的全场景覆盖。搭配阿里云千问大模型或免费Coding Plan API，可让智能体真正“记住”用户偏好、任务经验与知识规则，彻底摆脱传统LLM的“无状态困境”。
