工程实践

覆盖模型、检索与基础设施的原理、选型及落地实现。

ETCD 损坏，还没有备份，Milvus 数据还有救吗？

2026年6月24日预计阅读 16 分钟

最近在 Milvus 社区里，我们帮一位用户处理了个比较棘手的问题。他的 Milvus 实例遇到了 ETCD 数据损坏。更麻烦的是，他没有保留原始数据，也没有提前使用 Milvus Backup 做备份，业务数据还不知道能不能拿回来。这基本上是所有主流数据库能想象的最差的情况了。但好在当时还有一个机会：Mi...

Force Merge Compaction：让你的 Milvus 性能原地翻倍

2026年6月22日预计阅读 9 分钟

做向量检索性能优化时，很多人第一反应是调索引参数、加机器、换检索参数。但在 Milvus 里，还有一个容易被忽略的变量：Segment 的形态。 Segment 是 Milvus 组织数据、加载索引和执行搜索的基本单位。随着数据写入、增量更新、删除和 flush，系统会不断生成新的 Segment。为了保证写入效...

2500 万向量，1G 内存，毫秒级检索：一台 Windows 一体机上的 Milvus 实战

2026年5月7日预计阅读 6 分钟

前几天在 Milvus 社区，一位做以图搜图的朋友提了一个问题： “我们要对2500 万张图片（转为1280 维向量）做以图搜图，单机支撑亿级数据的查询。但内存配置只有64GB，其中能分给向量数据库的最多32GB。但我用 Sizing Tool 算了一下，说要 139GB 内存，是不是没戏了？" ▲ Sizing...

OpenClaw的记忆系统，用在企业场景还是太粗糙了

2026年4月29日预计阅读 16 分钟

用OpenClaw这类个人AI助手久了，很多人都会遇到一个棘手问题：当你询问上周刚确认的API限流方案时，AI翻出来的却是三个月前的过期内容。其实记忆记录本身是存在的，核心问题在于，龙虾无法判断哪条记忆更重要、更具时效性。而OpenClaw、NanoClaw这些产品默认的全量写入上下文方案，天生就存在时效性缺...

教程：如何做 Milvus CDC 主备搭建，实现集群级灾备、零业务中断

2026年4月23日预计阅读 12 分钟

本文将完整讲解开源环境下，如何基于 CDC 快速搭建主备复制架构，补齐机房级、集群级灾难容错能力，助力私有化部署业务平稳运行。

实战：从索引到embedding再到内存管理，如何降低80%向量数据库成本

2026年3月25日预计阅读 13 分钟

当前向量数据库的核心应用场景集中于知识库构建，而在此类场景中，向量数据库成本，有时候会占总支出的 ~45%，仅次于 LLM 调用。

2026 年，Embedding要怎么选？（实测Gemini 、jina、Qwen、BGE、OpenAI十大模型）

2026年3月23日预计阅读 19 分钟

最近和开发者交流，发现一个很有意思的现象，很多初学者做RAG，一上手就直奔OpenAI的text-embedding-3-small。的确，这是个无功无过的模型。

开源：我们复刻了OpenClaw的mem系统，为所有Agent打造透明、可控的记忆

2026年2月11日预计阅读 12 分钟

最近，OpenClaw全球刷屏，GitHub近20 w stars的成绩背后，很多人都盯着它的多平台对话能力。但在我们看来，它能够够跨平台、跨会话的长期AI记忆系统的设计，也同样可圈可点。在OpenClaw，AI会自动写 daily logs并以md格式存储，人类可以手动对其进行维护，并提炼长期原则，让AI记...