数据库系统根据数据模型、架构设计和应用场景的不同，可划分为多种类型。以下从技术角度对主要分类及其代表产品进行阐述：一、数据库的类别和代表1. 关系型数据库（RD...

Super-agent 不是"超级智能体"。这里的 super 是英语里"在上面"的意思，跟 sub（在下面）对着来的。你熟悉的 subagent 是在主 Ag...

这个系列讲一个问题：AI 应用怎么才能真的跑进生产。前三篇把一个系统从“能跑”推到“能验”，这一篇换个方向，讲它会怎么咬人。

第 1 篇是《8 种 AI 应用设计模式全景图：真正卡住你的，从来不是模型》，讲的是地图：四层架构、三条契约、8 种模式与三梯队。它提出了可替换性测试这个判据，...

理由很充分：网上谈 Skill 的、谈 Agent 的、谈 RAG 的，一抓一大把，不缺这一篇。我以为这些事是懂的人自然懂，没必要专门讲。

这两年很多传统制造业、工程领域的企业搞数智化建设，做出了一个很别扭的产物：把大模型、知识库、智能体塞进原来的门户里，变成"智能模块""AI 助手菜单"。页面是新...

我的回答可能有点反直觉：AI 不是"下一阶段要上的东西"，它已经长在我们的数据上了。 我们没有立过一个叫"AI 转型"的项目，只是把前面数字化阶段攒下来的数据资...

今天下午，孟老师在 DeepSeek Harness 的代码里看到一屏 deepseek-v5，截图发给了我。

别盯着某一个视频教程一个一个刷，去仔细研读官方文档。这是最快让你真正掌握一门技术的方式，没有之一。因为它是唯一一份不会为了讲得顺而替你省略边界的资料。

地址：​​https://www.gitcc.com/flowlong/shuzhiyun​​ ｜

第一版，用当时最强的模型，Prompt 写了两千多字，demo 效果惊艳，全场鼓掌。第二版要接企业知识库，加了检索，效果开始飘，有时候准，有时候一本正经地胡说。...

AI幻觉没法彻底消除。这不是技术不够好，是原理决定的。大模型就是个概率预测机器，每一步都在猜"下一个词最可能是什么"。它不知道的时候不会停下来，会猜一个听起来最...

我们店不大。中午 12 点到 1 点那一小时，单子能把两个制作台压死；收银台只有一个，点单平均 40 秒，做一杯平均 100 秒。老板的原话是：

上一期一条数据从 SaaS 到 NAS 的旅程 - 零人工搬运，数据自己走进系统。的结尾，我写了数据文件进去了。

它开头看得最仔细，中间和结尾就开始走神。这意味着啥？你吭哧吭哧写了一大段背景，什么"我们团队最近在做……""考虑到市场竞争……""所以我想……"，它很可能压根没...

Redis（Remote Dictionary Server）由意大利开发者Salvatore Sanfilippo于2009年创建。其诞生源于作者在实时Web...

企业数字化转型并非一蹴而就的技术革命，而是一场持续进化的组织能力重构。纵观过去二十余年企业IT建设历程，可以清晰辨识出四个具有里程碑意义的演进阶段：流程电子化、...

前阵子朋友发来一张照片。稻田，中间一条高架桥斜着穿过去，远处一排山，天色有点灰。没有路牌，没有车牌，没有店招，连根电线杆都没露脸。

上一篇《都在讲 RAG，没有一个人提它：你的 AI 应用，正站在一条看不见的地基上》聊的是地基——向量数据库。 这篇聊地基之上的东西。 结论提前摆在这儿...