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PostgreSQL 扩展竟有350个?怎么选?

仅仅在过去一年,数据库老司机冯若航在 PG 生态里打包维护了 150 个 PG 扩展插件,已经超过 PG 官方维护的一百多个扩展了。 如今,PG 生态开箱即用的总可用扩展数量达到惊人的 350个。 那么,PostgreSQL 扩展到底能做什么?别说用户了,就连绝大多数数据库厂商都没有一个直观的认知 —— 平均的认知程度大概是这样的:PostgreSQL 有一个 PostGIS 扩展做地理信息系统还不错,还有一个 PGVECTOR 可以替代专用向量数据库也不错。除此之外,没了! 其实呢,PostgreSQL 生态中还有许多强力的扩展插件。不论是时间序列还是地理空间,不论是向量数据库 RAG 还是 AI 机器学习;不论是 OLAP 数据分析 / 数仓湖仓,还是二十多种存储过程语言,还有全文检索,图,消息队列,FDW ,甚至兼容 SQL Server / Oracle / MongoDB 等异构数据库等扩展。有诸多强大的功能尚不为广大开发者所熟悉。 如何用好这些扩展,如何挑选所需的扩展,乃至于如何获取并安装这些扩展,都是需要解决的问题。 1月15日晚,开源中国邀请到 Pigsty 创始人冯若...

RAG的技术困境:为何单纯依赖向量嵌入不可靠?

编者按: 向量嵌入技术真的能像宣传的那样精确地帮助检索和理解信息吗?检索增强生成(RAG)技术的可靠性真的像我们想象的那么高吗? 本文揭示了 RAG 技术中最为致命的技术短板 ------ 向量嵌入技术的语义匹配可靠性。作者并非停留在批评,而是提供了一个务实的解决方案:将向量嵌入作为搜索结果的优化工具,与传统的同义词搜索等方法配合使用,而非唯一检索依据。 本文系原作者观点,Baihai IDP 仅编译转载。 作者 | Michael Wood 编译 | 岳扬 在 RAG 系统中,其核心任务是找出那些与查询内容相似度最高的存储信息。然而,向量相似度搜索并不能实现这一点,这也是 RAG 在实际应用中遭遇挫折的原因。 01 选错了工具 RAG 在生产环境中的失败,归咎于使用了向量嵌入来衡量信息的相似度,这显然不是一个恰当的选择。 我们可以通过一个简单的例子来说明这一点。假设有三个词汇: King(国王) Queen(王后) Ruler(统治者) "国王"和"统治者"可能指的是同一人(因此它们可以被视为同义词),但"国王"和"王后"则明显指的是不同的人。按照相似度的百分比来衡量,"国王/统治者...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。