Build a Hybrid Search Engine in PostgreSQL: BM25 + Vector Retrieval
freeCodeCamp.org413 字 (约 2 分钟)
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PostgreSQL可通过BM25和向量检索构建混合搜索引擎，无需依赖Elasticsearch。
入选理由：使用pg_textsearch实现BM25关键词匹配，pgvector存储384维句子嵌入
精选文章#PostgreSQL#搜索技术#BM25#向量检索#数据库扩展英文
产品
pgvector
别名：pgvector扩展
PostgreSQL向量检索扩展
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2026-10-21 · 使用pg_textsearch实现BM25关键词匹配，pgvector存储384维句子嵌入
为什么值得关注
pgvector 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
AgentAIAmazon BedrockBM25Kubernetes
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Build a Hybrid Search Engine in PostgreSQL: BM25 + Vector Retrieval
freeCodeCamp.org · 8.5 分
PostgreSQL可通过BM25和向量检索构建混合搜索引擎，无需依赖Elasticsearch。
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Build a protein research copilot with Amazon Bedrock AgentCore
AWS Machine Learning Blog · 8.5 分
本文展示如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建蛋白质研究助手，实现自然语言查询、向量相似性搜索和 AI 结果总结。
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聊一聊 Agent 的存算分离架构设计👇 一个有灵魂，有记忆的 Agent，一次任务的生命周期包括以下步骤 1. 用户输入 query（text + files） 2. Agent 读取提示词文...
idoubi(@idoubicc) · 8.5 分
Agent 的存算分离架构通过将存储与计算解耦，实现云端 Agent 的可扩展性与安全性，关键在于使用 kv、db、向量数据库和对象存储分层管理数据，并结合 sandbox 和 serverless 模式提升效率。
相关材料
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Build a protein research copilot with Amazon Bedrock AgentCore
AWS Machine Learning Blog3088 字 (约 13 分钟)
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本文展示如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建蛋白质研究助手，实现自然语言查询、向量相似性搜索和 AI 结果总结。
入选理由：使用 Strands Agents SDK 解析自然语言查询为结构化参数。
精选文章#Amazon Bedrock#AI#蛋白质研究#机器学习英文
聊一聊 Agent 的存算分离架构设计👇
idoubi(@idoubicc)1610 字 (约 7 分钟)
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Agent 的存算分离架构通过将存储与计算解耦，实现云端 Agent 的可扩展性与安全性，关键在于使用 kv、db、向量数据库和对象存储分层管理数据，并结合 sandbox 和 serverless 模式提升效率。
入选理由：Agent 的生命周期包含读取提示词、工具、记忆、构建上下文、执行 Loop 并交付结果等步骤。
精选推文#Agent#存算分离#Serverless#Kubernetes#LLM中文