向量搜索系统的三个核心优化维度：速度、精度与规模
本文探讨大规模向量搜索的三大核心优化：性能调优（ANN、IVF、HNSW、量化压缩、GPU加速）、混合搜索（关键词+语义加权融合）与可扩展架构（分片、分布式、缓存），解决亿级向量下“又快又准”的工程难题。
企业级亚马逊多站点数据分析解决方案：从数据孤岛到统一决策中台
面向亚马逊多站点运营企业，本方案以Pangolinfo Scrape API为核心，统一采集20+站点数据，分钟级更新、原生JSON格式、商业级稳定性。结合跨站ASIN映射、多币种标准化及TimescaleDB时序存储，快速构建BI分析与实时决策能力，2-6周落地，TCO显著低于工具订阅或自建爬虫。
常用爬虫工具大盘点，附带基础知识点详解
在数据驱动时代，爬虫工具是高效获取公开网络数据的核心利器。从八爪鱼等可视化入门工具，到Requests/Scrapy等Python进阶方案，再到Selenium、Scrapy-Redis等专业级框架，覆盖不同技术门槛与场景需求。使用须恪守robots协议，尊重版权与隐私，合法合规采集。
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本模块集成于协同办公系统，覆盖员工全职业周期管理：支持组织架构、岗位体系、入职转正、异动离职、合同档案、体检职称、电子签章及数据统计等功能，实现HR工作数字化、流程化、规范化，提升管理效率与决策支持能力。
RAG 中分块重叠的 8 个隐性开销与权衡策略
本文深入剖析RAG中分块重叠的8大隐藏成本：索引膨胀、Embedding重复收费、检索多样性下降、重排序负载激增、LLM上下文冗余、缓存失效、评估结果漂移及运维风险上升。揭示重叠并非“免费午餐”，而是贯穿全链路的隐性开销。
《爱搜光年：医疗GEO中的向量空间锚定理论与问题定义》
爱搜光年首发医疗GEO技术体系，以“向量空间锚定”为核心，通过Embedding重构、知识图谱对齐与RAG路径控制，提升生成式AI中品牌实体的语义占位稳定性。杭州口腔医院案例显示：AI引用率↑2.55倍，SOV↑3倍，幻觉率↓62%。（239字）
生成式搜索中的向量空间锚定实践：一次医疗GEO工程的技术拆解
本文基于真实医疗案例，从技术视角解析生成式搜索优化（GEO）：通过知识图谱构建、Embedding维度压缩（1536→1024维）、RAG幻觉控制与Schema结构化，提升向量召回与引用稳定性。5个月实测显示AI可见度+26%、SOV+133%、幻觉率下降13%。（239字）
