AI Agent 记忆系统的认知架构：工作记忆、情景记忆与语义记忆的融合工程
从认知科学的人类记忆分层理论出发，构建下一代AI Agent记忆系统。深入探讨工作记忆、情景记忆、语义记忆的工程实现与融合机制。
向量检索
从零搭建生产级 LLM 应用：RAG 架构优化与工程最佳实践
从零搭建生产级LLM应用的RAG架构实战指南，涵盖文档解析、文本切分、混合检索、重排序到评估体系的完整工程链路
AI Agent工程实践（第47部分）：Agent记忆系统工程——让智能体拥有持续进化的能力
深入探讨Agent记忆系统的工程实践，包括分层架构设计（瞬时/短期/长期记忆）、生命周期管理、向量检索增强、隐私保护策略，以及构建持续进化智能体的完整方案。
向量数据库深度实战：AI时代的核心数据存储引擎
深入剖析向量数据库核心原理、索引算法（HNSW/IVF/DiskANN）、嵌入模型选型、RAG架构实战、生产环境部署调优以及主流方案对比
KD 树（KD-Tree）深度实战：从多维空间划分的第一性原理、交替轴 median 切分与回溯剪枝，到向量检索 KNN、射线追踪与维度灾难的工程全解
> 当你需要在百万个点里找到离某个查询最近的那一个时，"遍历一遍"会变成百万次距离计算；而 KD 树把这件事压到了接近 O(log n)。但它在高维空间会悄悄退化成暴力扫描——这篇文章从第一性原理讲清它为什么有效、为什么失效，以及工程上如何与 HNSW/IVF/LSH 协同。
