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GitHub 上有个 issue 挺有意思。Milvus 用户启用 L0 XGBoost FunctionChain 之后,search_iterator() ...
Matt Pocock Skills 在 2026-08-05 发布 v1.2.0,同一天又发 1.2.2,次日再发 1.2.3。只看发布说明,这像一次食品全家...
用 Claude Code 这类工具干复杂活的人,大概都卡过同一个地方。一个阶段干完了,Agent 停下问你下一步,你盯着那几个选项拿不定主意。
v1.1 靠着一次一问 + 确认门控 + 事实决策分离这三板斧,把 AI 编码的对齐体验从群魔乱舞拉回正轨,成了无数开发者的标配入口。
假设你让一个 coding agent 给仓库接上第三方支付服务。它读完了 README,写好了调用代码,跑通了本地测试,然后在某个瞬间停了下来:
Milvus 3.0 发布时,官方给出了一组很抓眼球的口径:压缩后的 BM25 稀疏索引比 2.6 小约 3 倍(recall 相当),SINDI 在 lear...
在 GitHub 上翻 Milvus 的 issue 和 discussion,有个需求持续了三年多:建表之后,能不能加字段、删字段。
大多数人的 Agent 用法是一对一盯着:问一句,等一句。让它读文档,你就干瞪眼;让它搭分支,你盯着进度条;它一卡住,你马上切过去救。结果是人成了 Agent ...
这个系列前面讲了那么多 skill 怎么调用,却一直绕着一个前提打转:每个 skill 都假设你的仓库已经装备好了。有工单系统、有 triage 标签、有 CO...
Milvus 3.0.0 在 2026 年 7 月 29 日 GA(来自 GitHub tag 与 LF AI & Data 基金会的双源验证)。官方 rele...
AI 编程圈有个普遍现象,Matt Pocock 说这让他"非常抓狂":很多人拿到 AI 第一反应是——我得先写一份详细的需求文档。他们把全部精力投入写一份事无...
让 Agent 在真实仓库里写代码,有一个问题大多数教程都跳过了:Agent 并不天然理解哪些 git 命令是危险的。它只会按最大似然执行你交代的事。于是你常常...
Milvus 3.0 正式版在 2026 年 7 月 29 日发布,距离 5 月 9 日的 3.0-beta 只隔了不到三个月。LF AI & Data 官方博...
先看一个场景:你在做 RAG 应用,用户问了一个问题,你把问题向量化,从 Milvus 里召回了几百个相关片段。但这些片段散落在几十个文档里,你想按文档分组,每...
三类输入,三个完全不同的来源,三种完全不同的处理节奏。如果你把它们一股脑丢给同一个 Agent 会话,结果大概率是先做最吵的那条 issue(因为通知最多),三...
会话 1 跟你聊了一个半小时,把需求敲定了,写了三百行代码。会话 2 一打开,Agent 看着你给的 prompt 客气地问:能先说说这个项目的背景吗? 你深吸...
读完 Matt Pocock 的 skills 仓库源码,让人真正意外的其实是这五件事硬被按顺序串在了一起:/grill-with-docs → /to-spe...
上周 Anthropic 发了一篇叫 Getting started with loops 的文章,把最近很火的 Loop Engineering 拆成了 Cl...
读 Milvus 3.0 的全文检索代码,最容易先入为主:既然项目里已经嵌了 Tantivy,那么 BM25、text_match、短语和模糊匹配,应该都由这套...
如果你在用 ColBERT、ColPali 这类 late interaction 模型,大概率撞过这个墙:
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