向量存储 - 近期更新 - 第1页

导读：近期更新了《向量存储》的相关内容，包括《如何使用OpenAI Vector Stores API构建Agent向量存储？》、《Agent记忆管理怎么做？向量存储实现长期记忆的完整方案》、《如何在Oracle数据库中实现向量存储与相似度搜索？》等内容。如果向量存储对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。

如何使用OpenAI Vector Stores API构建Agent向量存储？

让Agent具备检索私有知识的能力是当前AI应用开发的核心需求之一。OpenAI推出的Vector Stores API把传统上需要自己搭建的文档切分、向量化、索引和检索流程全部托管化，开发者只需上传文件、创建向量存储，再挂载到Assistant上即可获得带引用标注的语义检索能力。本文将系统...

栏目：AI智能体时间：09-14 OpenAI Vector Stores API Agent 向量存储 file_search

Agent记忆管理怎么做？向量存储实现长期记忆的完整方案

大模型Agent要真正好用，绕不开记忆能力。单靠上下文窗口塞进全部历史对话，成本高、检索慢，还容易遗漏关键信息。本文从Agent记忆管理的核心问题出发，详细讲解如何用向量数据库构建长期记忆系统：包括记忆的写入、检索与更新流程，Embedding模型选型，相似度搜索的实现细节，以及记忆...

栏目：AI大模型时间：09-14 Agent记忆管理向量存储长期记忆

如何在Oracle数据库中实现向量存储与相似度搜索？

为什么传统关系型数据库在处理文本、图像等非结构化相似匹配时效率不高？Oracle 23ai 引入 AI Vector Search 之后，开发者可以直接在表中定义 VECTOR 类型列，将 Embedding 向量与业务数据放在一起存储，并通过标准 SQL 完成余弦距离、欧氏距离或点积相似度检索。文章从建表与插...

栏目：Oracle 时间：08-20 Oracle Embedding 向量存储相似度搜索