上了AI数据库两周没人用？8个问题，先问完再上
大家好，我是数据库小学妹我踩过的坑，你别再踩。上个月有个团队上问答系统，演示很漂亮，上线两周没人用了。不是答错，是没人敢用。这类翻车现场我今年见了不止一次，往回倒，问题都出在同几个地方。挑了八个最常被问的，一句话一个答案。
数仓几百张表，AI一张都看不懂？Data Agent数据架构应该怎么做？
一个建设多年的企业数仓，ODS、DWD、DWS、ADS 分层清晰，几百张表、上千个字段，指标体系也相当完善。可一旦接入 Data Agent，问题就暴露了：数仓里明明有数据，AI 却不知道该查哪张表，更分不清字段背后的业务含义。
被裁第 3 天，我用这款开源工具给 AI 装上记忆
![Semantica Knowledge Explorer](https://github.com/semantica-agi/semantica/raw/main/docs/assets/img/semantica-knowledge-explorer-demo.
向量数据库存了什么？Chroma、FAISS、Milvus怎么选，一次讲明白
沿着前面的文章讨论RAG到这里的时候，细心的人不知道有没有发现一个奇怪的地方。文档切成Chunk以后，Embedding模型已经把它变成了一串数字：[0.021, -0.183, 0.447, 0.072, ...]用户提问时，也会得到另一串数字。
记忆与向量数据库选型：Chroma、Milvus、Qdrant等到底怎么选
本文是《AI Agent 实战》系列第 11 篇。前 10 篇我们把"会用工具、会规划、会查库、会接渠道、会设安全闸、会做三个业务实战"都走完了，从今天起进入基础设施篇。
阿里开源 Zvec 实测：没装服务器，1000 万条向量在本机跑到 8475 QPS
代码没多少，docker-compose.yml 倒挺长:一个向量库、一个 Embedding 服务、一个管理面板。
火山引擎 RDS MySQL 向量索引：把高性能向量检索带到 MySQL 上
火山引擎 RDS MySQL 为标准的 MySQL 补齐了向量数据存储与高性能向量索引能力，填补了 MySQL 生态在 AI 场景的短板。
Hermes Agent六大入口、一个核心、四条接入路径，一文拆透
上一篇把Hermes Agent真正跑起来了，也接上了阿里云百炼的千问模型，最小问答链路通了。但跑起来归跑起来，真要做二次开发，光会启动远远不够，你得先搞清楚这一堆代码到底是怎么组织的。
20 个 AI 底层核心概念｜看懂大模型只需要这一篇！
来源：市场资讯（来源：Imagination Tech）学习人工智能有时会让人感到无从下手，尤其是当你并不直接从事 AI 行业时，接触它简直就像是在学一门全新的语言。