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真正好的搜索有多难？—— Index：专为 AI 智能体设计的毫秒级动态文档检索系统 @opennote 创始人 Abhi 这篇完整技术分享，核心内容是他们内部自研的搜索系统 Index。这个系统不是给人用的搜索引擎，而是专为 AI 智能体在用户个人知识库上实现极快且极准的检索而设计。 为什么现有搜索系统无法满足智能体需求 传统搜索引擎是为人类设计的。人会逐渐摸清系统的脾气，学会换词、补词、跳过缺陷。而智能体完全没有这种能力，它每次查询都是从零开始，没有记忆，也没有对知识库的“感觉”。更严重的是： · 智能体极易产生幻觉，只要给它的上下文稍微错一点，整条回答就崩了。 · Opennote 的典型场景只有几千份（而不是几亿份）文档，容错率几乎为零，必须一次就把最正确的片段找出来。 · 产品面向普通消费者，不能像研究工具那样等几秒钟，端到端延迟必须稳定在几百毫秒以内。 五大硬约束 作者反复强调 Index 必须同时满足以下几乎互相打架的要求： 1. 极低延迟：P99 < 300ms（全球任何地方都一样快） 2. 高精度：在同一个概念出现在不同文件时，也要找出上下文最正确的那一份 3. 多租户与动态范围：支持同时搜索“仅我自己”“我和朋友共享”“整个社区”“加上公开网页”等任意组合，性能不能下降 4. 全球低延迟：用户和智能体可能在地球两端 5. 数据永不静止：用户随时编辑、分享、删除、改权限 关键技术选型（很多都反直觉） 1. 存储与核心检索引擎 选择了 Postgres（pgvector + pg_trgm + tsvector），托管在 PlanetScale，而不是主流的 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma 等专用向量数据库。 原因在于： · 元数据过滤极快，能在做向量计算前就把候选集砍到最小 · 原生支持真正的混合检索（全文 + 模糊匹配 + 语义） · 多租户边界、动态过滤、UPSERT/DELETE 都天然高效 · 实测把 P99 延迟从 475ms 压到 209ms 2. 全球分布式运行时 全部架构跑在 Cloudflare 生态：Workers + Hyperdrive + R2 + Workers AI + Vectorize + KV。 好处是代码天然在全球几十个边缘节点运行，访问数据库时通过 Hyperdrive 加速后感觉像本地一样快。 3. 文档处理流水线（Ingestion） 采用完全无状态的 Worker + R2 对象存储设计，严格适配 Worker 128MB 内存限制。流程如下： 1. 递归分块（对各种乱七八糟的文档都足够鲁棒） 2. 用 hash 精准对比新旧 chunk，只对真正变动的部分重新计算 3. 只对变动的 chunk 重新 embedding（省钱又省时） 4. 为文档和重要段落生成摘要，给智能体额外的“这是整篇在讲什么”的上下文 5. UPSERT 新 chunk 6. 删除旧 chunk，同时触发缓存失效 4. 搜索流程（Search） 1. 收到智能体查询后先做参数清洗和过滤条件拼接 2. 在 Postgres 里用元数据把搜索空间预先砍到最小（租户、来源、标签、时间、显式排除等） 3. 在过滤后的集合上并行跑全文检索和向量检索 4. 把两套得分归一化到 0-1，用一个叫 alpha 的参数动态融合（0=纯关键词，1=纯语义） 5. 数据库内完成去重、排序、取 top-K 6. 可选再用 Workers AI 做一次轻量重排序，最后返回 5. 缓存系统（最巧妙的部分） 普通缓存会在文档更新后变脏，作者设计了三层机制彻底解决： · 精确缓存：相同 query + 相同过滤条件直接命中 KV · 语义缓存：用 Vectorize 存 query 的 embedding，相似问题也能命中 · 反向索引失效：每个 chunk 都记录自己出现在哪些查询的缓存里，一旦 chunk 失效，就主动把所有相关缓存删掉 这样既极大降低数据库压力，又保证永远不会返回已过时的内容。 实测结果 用标准数据集 MSMARCO 10,000 条问答对 + BGE-M3 模型，和 ChromaDB 做了严格对比。 在 Recall@10、MRR@10、MAP@10、NDCG@10 四个指标上，Index 与 Chroma 基本持平或略高，同时还额外具备混合检索、多租户隔离、动态过滤等能力，真实生产环境 P99 延迟稳定在 300ms 以内。 目前 Index 已经正式承载 Opennote 社区功能的全部检索负载。 未来演进方向 作者认为现在的 Index 只是“检索”，下一步要进化成“理解”： · 给 chunk 之间加上时间、因果、演化关系 · 引入重要性/流行度信号 · 继续蒸馏更小更快更专用的 embedding 模型 · 让智能体可以自定义多步检索策略 最终目标是让智能体真正拥有对用户知识库的“心智模型”，而不是每次都从零开始瞎猜。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
I really hate model "safety" (more like intense liability protections for the model co) policies!! What the fuck chatgpt? Do you not know that Plato and Aristotle are public domain?? Fuck you
Congrats @xai you open use cases that openai wont because they are assholes
联想趁着「低价」疯狂囤积内存和其他计算机重要零部件，其库存水平达到平时的 150% 以应对接下来可能出现的继续涨价和缺货危机。联想最近囤积内存条势必也付出极高的代价，然而可能到明年这个时候内存价格还会继续飙升，到时候联想囤积的内存就是低价了，可以缓解 OEM 面对硬件成本上涨带来的危机。
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this administration is not the people I'd want in charge of any large scientific endeavors, personally
the distribution is anything but normal
对于那些没有好的学历、名校背景、大厂光环的同学们， 社交媒体平台给了大家一个公平的展示自己的机会， 只要要你充份展现自己的实力， 就不会因为种种身份的原因而被卡在外面。 所以， 不要在抱怨这个世界多么不公平， 你要做的就是尽可能在社交平台努力展现自己的实力。
Solo Developer ｜ Growth Coach｜Helping creators build their personal brand on X 公众号：PandaTalk8
我已经三个月没做笔记了。 不是因为懒，是因为我发现了一件事： 传统的笔记，是一个骗局。 你以为你在记录知识，实际上你在做的是： 把别人的话，用自己的手，抄一遍。 然后放在那里，再也不看。 NotebookLM让我明白了一件事： 笔记的价值不在于记录，在于对话。 我现在的做法是： 把所有资料扔给它，然后开始提问。 "这个观点的反例是什么？" "这两个理论能结合吗？" "如果用这个框架分析我的项目，会怎样？" 它不是在帮我做笔记，它是在逼我思考。 真正的学习，从来不是记住了什么。 而是你能用它问出什么问题。 NotebookLM一直在再等我们的提问。
喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM 网站：https://t.co/vnUpLt752o