Home/Blog/1亿条向量内存降95.4%，延迟降80%：金仓AI原生内核真能解决RAG痛点？数据库1亿条向量内存降95.4%，延迟降80%：金仓AI原生内核真能解决RAG痛点？掘金2026-11-02 18:120 views外硬挂向量数据库，导致数据流转慢、一致性难保证、内存开销巨大。本文深度拆解电科金仓刚发布的AI数据库，从“数据不出库”的底层机制出发，探讨原生融合架构如何干掉外挂链路，以及降内存、低延迟背后的真实技术Source：https://juejin.cn/post/7703392852437172278My favoritesPreviousDeepSeek开源Super-Agent，可监听团队聊天执行编码任务NextPython 智能体开发实战 10：本地跑得好好的，一并发就崩？把它做成一个能上线的服务Related postsMongoDB修复严重未授权漏洞，两个ping请求就可以打崩数据库服务器MongoDB已修复编号为CVE-2026-118383的严重漏洞，远程未认证攻击者仅需发送两个简单的ping请求，就可以导致数据库服务器崩溃。该漏洞CVSS v4.0评分为9.5。 漏洞存在于新主节点完成0FreeBuf智能体 AI 架构中记忆、知识与上下文的系统化方案随着行业从聊天机器人向自主智能体演进，架构层面的瓶颈正在发生转移。难点不再仅仅是数据检索，而是决定智能体应该知道什么、何时应该知道、应该记住多久，以及应该遗忘什么。和人类一样，“知道”是一回事，“记住”是另一回事。由此有了记忆与知识的概念。0InfoQ 推荐注意，老大哥在看着你Steemit上的一言一行科研人员 @dapeng 发邮件给我，大意是他想以我的Steem/Steemit数据为样本， 用R软件分析我的信息 ，比如我关注了谁，谁关注了我等等，他问我这是否是侵犯我的隐私，是否同意公开这类信息？ 我回复他，尽管公开好了，这谈不上隐私，0土木坛子想玩转Steemit？试试这些有意思的网站和工具Image source 我们在 Steemit.com 上写作、阅读、评论，其实 Steemit.com 上有很多有趣的玩法。高手们可以使用数据库工具来分析 Steemsql 或者 Steemdata 调取出来的数据，但需要一些数据库查询0土木坛子放着快钱不赚：恒隆、龙湖、华润和城投平台为啥死守二十年才回本的生意？｜REITs前传（中）本文来自微信公众号： 盲牤 ，作者：盲牤，原文标题：《放着快钱不赚：恒隆、龙湖、华润和城投平台为啥死守二十年才回本的生意？｜REITs前传（中）》 上一篇我们算了住宅开发与持有物业两笔账。住宅开发赚差价、赚周转，持有物业赚现金流、赚时间带来0虎嗅MCP隔离层+行级语义审计+输出校验：AI访问数据库的安全边界拆解KES AI数据库的库内生安全管控，核心不是“把数据锁在库里”，而是用MCP协议隔离层让AI永远不持有数据库凭据，用行级控制+语义审计让每一次AI访问可追溯、可分级、可阻断。本文拆解这层安全边界的工程0掘金
