汤不热吧
怎样建立AI模型漏洞报告与响应机制（Vulnerability Disclosure）？
随着AI模型在关键业务中的应用日益广泛，模型自身的安全和鲁棒性成为AI基础设施团队关注的焦点。传统的软件漏洞报告机制（Vulnerability Disclosure/VDR）需要被扩展，以适应AI独有的风险，例如对抗性攻击、数据泄漏或意外...
人工智能和大数据
第3页在移动端（ARM 架构）跑向量检索，内存开销和延迟能否满足实时毫秒级响应？
挑战：移动端向量检索的瓶颈 随着生成式AI和个性化推荐的普及，将向量检索能力部署到边缘设备（如手机、IoT设备）的需求日益增长。然而，在典型的移动端ARM架构设备上，实现“实时毫秒级响应”（通常要求延迟小于10ms）面临两大核心挑战： 内存...
Milvus 等数据库目前对向量 + 关键词（BM25）混合搜索的原生支持度及权重分配逻辑如何？
引言：混合搜索的必要性 在现代检索增强生成（RAG）和语义搜索应用中，纯粹的向量搜索（基于语义相似度）和纯粹的关键词搜索（基于词汇匹配，如BM25）都有其局限性。向量搜索可能遗漏关键词精确匹配的文档，而关键词搜索则无法捕获深层次的语义关系。...
云原生向量库的 Serverless 模式在低频访问下能否做到真正的“按需缩容至零”？
如何实现云原生向量库在低频访问下的按需缩容至零 随着AI应用爆发，向量检索（Vector Search）成为基础设施的关键组件。对于许多初创项目或内部工具而言，向量库（Vector DB）的访问频率可能极低，大部分时间处于空闲状态。传统的云...
既然 pgvector 已经能跑，专业向量数据库在千万级以上的核心优势到底在哪？
既然 pgvector 已经能跑，专业向量数据库在千万级以上的核心优势到底在哪？ 随着大模型和RAG（检索增强生成）技术的普及，向量数据库（VDB）成为了AI基础设施的关键组件。PostgreSQL的扩展 pgvector 凭借其易用性和对...
单个 Collection 的分片数（Shards）超过 CPU 核心数后，检索性能会发生怎样的拐点？
在构建高性能的AI检索系统时，向量数据库（如Milvus、Pinecone或Weaviate）的分片（Sharding）策略是决定系统吞吐量和延迟的关键因素。分片的初衷是通过将数据分散到多个物理或逻辑分区上，实现查询的并行化，从而提高检索速...
如何利用容器安全技术（如Kata Containers）为训练环境提供沙箱隔离？
在多租户的AI基础设施中，数据安全和模型知识产权保护是至关重要的挑战。传统的Docker或Kubernetes容器虽然提供了资源隔离，但它们共享宿主机的内核。这意味着如果容器内存在内核漏洞，或租户恶意利用了Namespace和Cgroup的...
向量数据库执行 Delete 后，磁盘空间无法释放的“墓碑数据”如何彻底清理？
在AI基础设施的部署实践中，向量数据库（VDB）的性能和存储效率至关重要。许多用户在使用 Milvus、Qdrant 或 Weaviate 等VDB时会遇到一个令人困惑的问题：执行了大量Delete操作后，磁盘空间并没有按预期释放。这些未释...
怎样构建一个AI模型的安全配置基线（Security Baseline）？
AI模型的部署往往涉及复杂的环境，从训练平台到生产推理服务。确保这些模型及其运行环境具备高标准的安全性（即安全配置基线，Security Baseline）是DevSecOps的关键一环。一个稳固的基线能够有效抵御供应链攻击、权限提升和敏感...
针对高吞吐场景，单次检索 1024 条向量的 Batch Query 比单条查询的资源消耗优势在哪？
在现代推荐系统、RAG（检索增强生成）应用和大规模搜索场景中，向量数据库的查询吞吐量是决定系统性能和成本的关键因素。当需要对数千甚至数百万用户进行实时特征或上下文检索时，如何高效地执行查询成为了AI基础设施工程师必须面对的挑战。 针对高吞吐...