xtools-boot一款基于JDK25,SpringBoot4的通用Spring工具库

4.0.6 构建，支持自动配置和快速开发 使用 MyBatis-Plus 3.5.16 简化数据访问层开发 使用 MyBatis 4.0.1 提供灵活的SQL映射能力 使用 Druid 1.2.28 数据库连接池

CentOS8安装MyCat，轻松搞定数据库的读写分离、垂直分库、水平分库

前言 Mycat关键特性 支持SQL92标准 支持MySQL、Oracle、DB2、SQL Server、PostgreSQL等DB的常见SQL语法 遵守Mysql原生协议，跨语言，跨平台，跨数据库的通用中间件代理

语义检索与向量数据库选型：从 FAISS 到 Milvus 的落地对比

① 维度一致性：embedding 模型与检索端必须用同一模型，否则向量不在同一语义空间，相似度毫无意义。维度通常 768（bge-base）或 1024（bge-large）。

腾讯云PostgreSQL 16 + pgvector向量数据库生产部署与调优实录

在上一套AI内容流水线中，我使用MySQL存储元数据，用BGE-M3生成向量后单独写到RedisJSON。这套方案存在两个痛点：

【直播预告】没有 “专业” 的向量数据库，大模型就玩不转了吗？

资本的涌入侧面可以证明向量数据库的爆火程度。

向量数据库公司 Zilliz 完成 6000 万美元 B+ 轮融资

“Zilliz 是向量数据库技术的开创者，致力于研发面向 AI 生产系统的向量数据库系统。现代 AI 算法使用特征向量表示非结构化数据的深层语义，产生海量的向量数据。

每日一博 | 数据大变革，向量数据库大牛揭秘设计理念

传统的数据库，如关系数据库、KV 数据库、文本数据库、图像/视频数据库都作用于原始数据层，而 Milvus 则作用于其上的向量化数据层，解决 Embedding 向量的存储与分析问题。

Milvus 2.0 新版本一览：重新定义向量数据库

✏️作者：栾小凡， Zilliz 研发总监 2018 年 10 月，我们写下了向量数据库 Milvus 的第一行代码；在历经了 29 个月、19 个版本的迭代与全球 1000 家用户的实践验证后，终于在

向量数据库选型2026：独立引擎与融合数据库怎么选？

RAG知识库、智能客服、语义搜索、以图搜图、推荐系统——这些场景的背后，都离不开向量检索。但走到选型这一步，很多架构师会卡住：到底选独立向量数据库，还是用关系型数据库自带的向量能力？

Milvus向量数据库：从安装到百万级向量检索的工程化实践

• Cathie Wood旗下ARK基金大举买入Coinbase和SpaceX股票，加注科技赛道

基于RAG搭建的企业向量知识库，超过3跳推理直接拉完了

2026年7月，UC Berkeley SkyLab联合Google DeepMind发布了一项基准测试结果，在覆盖金融、医疗、法律等10个领域的10,000道多跳推理题上，23套主流企业级RAG配置——包括基于LangChain、LlamaIndex和主流模型提供商构建的系统——完全正确的答题率仅为8%。换言之，92%的多跳推理尝试要么遗漏了关键推理步骤，要么在文档之间编造了不存在的关联，要么伪造了引用来源。

向量数据库超硬核升级！2种度量空间，1个算法全搞定！

作者：傅聪，检索算法 NSG 作者，向量检索专家，《业务驱动的推荐系统:方法与实践》作者，浙江大学计算机博士，美国南加州大学访问学者 公众号：傅聪Cong 向量检索算法，作为AI时代基础设施——向量数据库的核心组件

开源向量数据库 Chroma 用 Rust 重写核心，整体性能提升数倍

Chroma 是 AI 原生的开源向量数据库，近日推出了v1.0 预发布版，公告写道： 本地 Chroma 在常见的写入和查询工作流中现在快了 4 倍，这要归功于用 Rust 编写的全新核心。

「回看 Milvus 的 2023」：AI 热潮中的非典型向量数据库

数十家初创公司进入向量数据库领域，许多传统数据库开始将向量作为一个重要的数据类型对待。然而，随着知名度的提升，争议也随之而来，激起了关于专门向量数据库必要性的辩论。

全球领先的向量数据库公司，过去一年都做了哪些事情？

如何选择一个向量数据库｜Qdrant Cloud v.s. Zilliz Cloud

随着向量数据库的热度不断攀升，越来越多人开始关注到这一赛道，传统数据库和检索系统也在快速集成专门的向量检索插件方面展开角逐。Qdrant 因其易用性和用户友好的开发者文档，面世不久即获得关注。

Zilliz @ GOTC：大模型的记忆体——向量数据库的现在与未来

向量数据库作为大模型的记忆体，不仅能够为其提供数据存储，而且能通过数据检索的方式让大模型进行知识增强。在向量数据库的加持下，大模型将变得博闻强识、成本可控。”

一个技术人 “误入歧途”，做了个向量数据库新物种

向量数据库公司 Zilliz 近日宣布完成一笔 6000 万美元的 B+ 轮融资，累计融资 1.13 亿美元。这在长于本土的开源创企中，无疑是非常耀眼的一笔。

向量数据库入门与选型：从云原生视角看语义检索这波变革

AI 这波，做的是把「语义检索」也解耦出来——而承接它的，就是向量数据库。

向量数据库选型指南：RAG场景下的性能对比与调优策略

在企业级 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统中，向量数据库很容易成为一个被低估的基础设施组件。

Hello, Vector DB | AIGC 时代，你需要一个真正的向量数据库么？

01.五分钟入门向量检索 向量数据库具有快速计算向量相似度的优势，能在 N 个向量中找出与目标向量在高维空间中最相似的前 K 个向量。然而，这种能力并非仅有向量数据库所具备。

如何选择一个向量数据库：Elastic Cloud 和 Zilliz Cloud 面面观

随着以 Milvus 为代表的向量数据库在 AI 产业界越来越受欢迎，诸如 Elasticsearch 之类的传统数据库和检索系统也开始行动起来，纷纷在快速集成专门的向量检索插件方面展开角逐。