pgvector 基准测试为何会骗人
指南The New Stack2026年3月27日5 分钟阅读
pgvector 基准测试在 1 万条 128 维向量上表现完美，但到了 500 万条 1536 维向量的生产环境就问题频出。关键在于用代表实际工作负载的数据进行基准测试，并采用正确的索引、调优和 SQL 过滤策略。
本文编译自 The reason your pgvector benchmark is lying to you，版权归原作者所有。
觉得有用？分享给更多人
相关文章
本文分析了传统 CI/CD 对 LLM 管线的不足，并介绍了基线评估、漂移检测、影子验证和成本延迟检查四个发布关卡。通过实际代码示例，展示了如何将这些关卡集成到现有 CI/CD 流水线中，以在部署前捕捉模型漂移和回归。
指南The New Stack·7月2日·7 分钟
本文介绍了 digiKam 的自然语言搜索项目设计：通过本地 LLM 将用户输入的口语句子翻译成系统已有的结构化查询条件，再由 digiKam 的搜索引擎执行。文章详细解释了管道流程、选择本地模型的原因、模型下载集成方案以及为何选用 Qwen2.5-1.5B-Instruct 等。
指南·7月1日·7 分钟