工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：weaviate
编码代理的最佳数据库选择：用PostgreSQL管理状态，用混合搜索提升召回率。
最适合编程智能体的数据库：用于记录运行状态、工具调用及生成结果的 PostgreSQL，而在需要回溯时则搭配带有待处理队列的混合搜索层。
阅读约 7 分钟一种具有溯源功能的四层记忆架构，专为人工智能智能体设计
短期记忆与长期记忆的分离、四层结构（缓冲层、情景层、语义层、程序层）、存储选择、异步写入，以及防止内存污染的机制。
阅读约 23 分钟Weaviate Engram与Mem0：为AI智能体选择合适的记忆基础设施。
对用于智能体记忆的Mem0与Weaviate Engram在范围界定、写入延迟、检索、维护等方面的全面对比，以及何时选择哪种方案更为合适。
阅读约 8 分钟大规模场景下的向量数据库选择：用于RAG的Weaviate与Pinecone对比。
Weaviate与Pinecone在构建RAG系统方面的实际对比：混合搜索、租户隔离、内存权衡、部署选项以及基准测试方法。
阅读约 9 分钟Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant或Chroma：如何选择合适的向量数据库。
从无服务器与混合搜索到Rust语言及GPU索引技术，各类向量数据库方案的大白话解释，包括各自的优缺点以及最适合的应用场景。
阅读约 8 分钟通过分阶段分析找出Weaviate查询延迟的原因
Weaviate查询性能分析会为每个响应提供分阶段的耗时明细，从而能快速识别出是过滤操作、磁盘读取、图搜索还是重新评分导致了延迟。
阅读约 5 分钟
常见问题
关于这些文章
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