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搜索向量库，共找到 33 条记录

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智能体记忆系统架构

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本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。

Azure .NET 搜索应用开发

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该SDK是用于.NET平台的Azure AI Search官方客户端库。它允许开发者构建功能强大的搜索应用，支持全文检索、向量相似度搜索、语义搜索及混合查询。开发者可以使用它来管理索引、执行文档增删改查，并实现高级搜索模式，如分面筛选和自动补全。

Azure AI 搜索开发指南

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本SDK为使用TypeScript开发面向Azure AI Search的应用程序提供了完整客户端。它支持向量搜索、混合搜索和语义搜索等前沿检索方法。适用于开发需要高级检索能力的电子商务、文档管理或知识库系统。

开源嵌入向量数据库

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Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据，支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成（RAG）、语义搜索和文档检索，特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。

动态上下文管理与编排

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该技能专注于设计和实现高级AI上下文架构。它擅长整合智能记忆系统、向量数据库和知识图谱，确保AI应用在复杂的、多智能体的工作流中保持连贯、相关且可扩展的状态。适用于企业级RAG系统和状态化AI开发。

代码库索引与语义搜索

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专业的代码库索引工具，将整个项目代码分割并转换为向量嵌入。它支持通过自然语言提问实现语义搜索（@Codebase），能帮助开发者快速、准确地定位代码流、API或功能点，极大地增强AI辅助编程的上下文感知能力。

FAISS：高效向量相似性搜索库

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FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索，具备GPU加速和多种索引类型（如Flat、IVF、HNSW）。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用，特别是在RAG、推荐系统等领域，用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。

LangChain RAG管道构建与实践

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本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。

智能体内存系统设计

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本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。

Pinecone托管向量数据库

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Pinecone是面向生产AI应用的托管向量数据库，提供自动扩容、混合搜索、命名空间和元数据过滤，适用于RAG、推荐或语义检索等低延迟场景，免维护的Serverless体验。

高性能向量相似性搜索引擎

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。

检索增强生成系统架构师

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专注于设计和构建高级检索增强生成（RAG）系统。该领域的专家掌握了从文档分块、嵌入模型选择、向量数据库架构到混合搜索策略的全部知识。核心目标是优化信息检索流程，确保大型语言模型（LLM）的输出内容准确、可靠，有效解决模型幻觉问题，提升企业级知识应用能力。

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