Harrison Chase(@hwchase17)
Technical blog on how we built SmithDB (our database purpose built for agent traces)
8.5内容质量
TL;DR · AI 摘要
SmithDB 是为代理追踪设计的数据库，通过对象存储实现高效全文搜索索引。
核心要点
- SmithDB 使用对象存储构建全文搜索索引，降低 GET 请求成本。
- SmithDB 的倒排索引在生产环境中运行，支持高效查询。
- LangChain 团队开发了 SmithDB，用于处理代理追踪数据。
结构提纲
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思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
查看大纲文本（无障碍 / 无 JS 友好）
- SmithDB 架构
- 对象存储
- 全文搜索索引构建
- GET 请求成本优化
- 倒排索引
- 生产环境实现
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
How do you construct, compact, and query a full-text search index when all your durable data lives in object storage?
And where every GET costs 50–100ms?
How we built and run SmithDB's inverted index in production.
#数据库#全文搜索#LangChain#对象存储
打开原文Harrison Chase 在 X 上的发言：关于如何构建 SmithDB（我们专为代理追踪打造的数据库）的技术博客 / X
@hwchase17
关于如何构建 SmithDB（我们专为代理追踪打造的数据库）的技术博客
@LangChain
4小时前
当所有持久化数据都存储在对象存储中时，你如何构建、压缩并查询一个全文搜索索引？并且每次 GET 请求都需要 50–100ms 的时间？
@ankush_gola11
以及团队如何在生产环境中构建并运行 SmithDB 的倒排索引。
langchain.com/blog/full-text…
2026 年 6 月 25 日 下午 5:09
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