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MySQL 如何赶上 PostgreSQL 的势头?

> 原文地址 我与 MySQL 社区的前辈交谈时,经常遇到这个问题:「为什么 MySQL 这么棒,而且(至少根据 DB-Engines 的计算)仍然比 PostgreSQL 更流行;但它的地位在下降,PostgreSQL 却势不可挡地越来越受欢迎?」MySQL 生态能做些什么来挽回局势吗?我们来探讨一下! 图片 来看看为什么 PostgreSQL 发展如此强劲,而 MySQL 却在走下坡路。我认为这归结于所有权和治理、许可证、社区、架构和开源产品的发展势头。 所有权和治理 MySQL 从未像 PostgreSQL 那样受到「社区驱动」。然而,当 MySQL 由瑞典小公司 MySQL AB 和 BDFL(仁慈的终身独裁者 -- Benevolent Dictator for Life,一个非正式称号,常用于幽默地称呼开源开发社区项目的发起人)Michael「Monty」Widenious 掌管时,它获得了很多社区的信任。更重要的是,它没有被大公司视为特别的威胁。 现在,情况不同了 -- 甲骨文拥有 MySQL,业内许多大公司,尤其云计算厂商,都将其视为对手。当然没有理由为对手贡献代...

阿里云 AI 搜索方案解读:大模型驱动下的智能搜索,助力企业数字化转型

在过去的一年里面,随着大模型的技术突飞猛进,大模型的能力日益增强。这些都驱动着我们的搜索技术快速的演进到了下一代,也就是 AI 搜索的技术。大模型的快速发展不仅重塑了搜索技术的基础,也为各行各业的数字化转型提供了强有力的支持。 一、AI 搜索技术的特点 AI 搜索技术具有以下几个显著的特点: 重构:一个是 AI 搜索技术方面的重构。AI 搜索技术目前正在基于大模型进行全面重构,通过大模型,搜索的全链路能力得到了重组,包括文本解析、切片和向量化等能力的重新定义。另一个是信息获取的方式与产品的形态的重构。传统搜索依赖关键词匹配,而现在更多采用自然语言的问答式交互,这带来了新的业务场景,如虚拟数字人、企业知识库问答和电商平台的智能客服。 AI 基建:AI 搜索技术已成为 AI native 应用的重要组成部分,包括搜索向量检索、语义搜索和检索生成技术,构成了众多 AI 应用的基础设施。这不仅提高了数据处理的效率,还提升了用户与系统的交互体验,帮助企业实现更高效的信息管理和服务。 效果提升:目前,效果的关注度在学术界和工业界都达到了空前的高度。大模型的加持使得搜索效果相比传统搜索有了质的飞跃...

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