本文为Milvus Week系列第二篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY2内容划重点： Struct Array + MAX_SIM ，能够让数据库看懂 “多向量组成一个实体” 的逻辑，进而原生返回业务要的完整结果
大家好，我是袋鼠帝。 最近我在折腾本地AI知识库的时候，在Github发现了一个特别有意思的新项目，叫seekdb。
大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。
鹅厂就给旗下AI原生产品知识库工作台ima过了一周岁生日。还趁热打铁放出了ima 2.0版本，主打任务模式。于是，这个能把微信文件、公众号文章等资源一键变成可提问式知识库的鹅厂版NotebookLM，从只会问答升级到了能生成报告和播客的进阶版。
最近 flowith 推出了全新画布，交互形态全新升级，现在 AI 生成的任意内容，都可以被很方便的右键点击节点，存入任意知识库，后续工作都可以调用。说实话，flowith 是一款上手门槛比较高的产品，它不像一般对话式的 ChatBot 那样简单，
以腾讯元器平台上的「公众号智能体」为例，它提供了一种可能的解决方案。它最大的特点，是经过公众号创作者授权后，可自动读取该公众号发布的文章，并实时更新为知识库。对于我们前面提到的困惑，这个功能简直是打瞌睡送来了枕头。
Dify 又偷偷更新了！本次更新不仅支持了期待已久的“图文混答”，几乎是 重构了“知识库”，可以用工作流的方式创建“知识库”，并且支持调试，具备“工作流”的完整功能，是一个正经的”工作流“。提升了知识库开发的灵活性，与智能体的交互体验。
AI加速走向落地，企业「超级大脑」却在关键时刻断片？行业亟需一套能够持续进化、越用越聪明的系统框架，实现多智能体协同作战，通过自优化、自反馈瞬间激活知识库。清华系黑马已将其塞进AI原生引擎，率先在能源、军工等硬核场景中规模化落地，为产业智能升级提供了可靠路径。
团队在自研知识库底座的过程中，想对比参考下RAGFlow，发现其切片方法缺乏详细说明和清晰案例，如果你也遇到以下问题，本文能帮你节省大量试错时间
使用Google Gemini CLI构建个人知识库是高效的知识管理新方式。该工具通过命令行实现自然语言交互，能自动化整理文件、转换格式、生成结构化内容（如知识图谱）。相比云端笔记软件，其本地优先特性保障隐私且支持多模态处理，结合高质量输入可实现个性化自适应学习，本质是人与AI协同进化的工作范式升级。
