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从 PostgreSQL 12 + MySQL 5.7 + MongoDB 4.4 + Redis 5 + 原生 pg_dump + Navicat 单栈手工运维 → PostgreSQL 17 + Citus 13 + TimescaleDB 2.17 + pgvector 0.8 + Patroni 4 + PgBouncer 1.24 + pgBackRest 2.55 + Atlas + Flyway 11 + Liquibase 4.30 + ClickHouse 25 + DuckDB 1.2 + Redis 7.4 + KeyDB 6.4 + Dragonfly 1.27 + MongoDB 8.0 + MariaDB 11.6 LTS + MySQL 8.4 LTS + CockroachDB 24 + TiDB 8.5 + dbt 1.9 + Airbyte 0.70 + Debezium 3.0 + Materialize 0.130 全栈现代数据库工程化 87 天踩坑录:23 反模式 + 27 修法
27 位 DBA + 后端工程师 87 天把公司核心数据库栈从 PostgreSQL 12 + MySQL 5.7 + MongoDB 4.4 + Redis 5 + 原生 pg_dump + Navicat 单栈手工运维,整体重构到 2026 年 PostgreSQL 17 + Patroni 4 + Citus + TimescaleDB + pgvector + ClickHouse 25 …- 3
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从 TensorFlow 2.4 + LangChain 0.0.x + Pinecone + 单卡推理 → PyTorch 2.5 + vLLM + SGLang + LangGraph + LlamaIndex 0.12 + Ollama + pgvector + Ray Serve + KServe 全栈 AI 升级 87 天踩坑录:19 反模式 + 21 修法
31 位 AI / MLOps 工程师 87 天把公司"模型训练 + 推理服务 + RAG 知识库 + LangChain 应用 + 向量检索 + 评测体系"6 大 AI 底座从 2022 年 TensorFlow 2.4 + LangChain 0.0.x + Pinecone + 单卡推理 整体重构到 2026 年 PyTorch 2.5 + vLLM 0.6 + SGLa…- 2
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从 MySQL 5.7 + MyCat + Redis 5 + Elasticsearch 7 + InfluxDB + Pinecone → Postgres 17 + Citus 13 + Vitess 21 + Valkey 8 + Dragonfly + OpenSearch 3 + ClickHouse 24 + TimescaleDB 2.17 + Iceberg 1.7 + pgvector 0.8 全栈升级 73 天踩坑录:19 反模式 + 19 修法
21 位 DBA + 数据工程师 73 天把公司"交易 / 用户 / 商品 / 订单 / 风控 / 日志"6 套核心数据系统,从 MySQL 5.7 + MyCat + Redis 5 + MongoDB 4 + Elasticsearch 7 + InfluxDB 1.8 + Pinecone 整体迁移到 Postgres 17 + Citus 13 + Vitess 21 …- 2
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从 PostgreSQL 15 → 16 + Citus 12 + pgvector 0.7 + Patroni 4 全栈现代化 27 天踩坑录:10 反模式 + 12 修法
52 工程师 27 天把 17 个数据集群从 PG 15 + Citus 11 + pgvector 0.5 升级到 PG 16 + Citus 12 + pgvector 0.7 + Patroni 4 + Debezium 2.6,踩了 10 个反模式 + 6 次回滚 + 1 次 P0 + 3 次 P1,沉淀 12 套修法 + 28 个数据库工程化议题。- 2
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RAG 检索增强生成工程化完全指南:从一次"200 万案例库 embedding 升级后检索质量暴跌"看懂为什么 cosine 相似度远远不够
2024 年我们公司接了个项目给一个做内容审核的客户做 RAG 系统把他们 5 年的审核案例库大约 200 万条记录用 OpenAI text-embedding-3-small 做了向量化存到 PostgreSQL pgvector 里给业务侧提供找相似案例的能力我第一版很顺利写了个 embedding pipeline 把所有案例 embedding 一遍建了一个 IVFFlat 索引业务侧调…- 7
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pgvector
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