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
llm 0.33 升级了 OpenAI Python 库并切换 HTTP 客户端，嵌入模型现在支持 --key 参数，llm prompt -t/--template 可重复使用以组合模板，并新增 reasoning_summary 选项用于控制推理摘要的详细程度。
指南Simon Willison·8月22日·3 分钟
Cloudflare 推出 Bot Preference Sync，自动将 AI 机器人偏好（Search、Agent、Training）同步到 robots.txt，减少手动维护。该功能面向所有用户，并默认开启，同时要求混合用途爬虫提供透明度，否则在禁止训练时仍会被阻止。
指南·8月21日·5 分钟