Qdrant 适合做 RAG 吗？它强在向量检索和可控部署
Qdrant 是一个开源向量数据库，常被用于 RAG、语义搜索、推荐和相似内容检索。它适合需要自托管、权限可控、过滤条件清晰的团队，但它不会自动帮你把知识库问答做好。 官方开源地址 GitHub： https://github.com/qdrant/qdrant 它强在哪里 Qdrant 的核心价值...
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vLLM 适合什么团队？它是高性能推理底座，不是“装上就能用”的聊天产品
vLLM 的热度一直很高，因为它踩中的不是“有没有聊天界面”这种上层需求，而是更底层、也更贵的那个问题：模型服务怎么跑得更快、更省显存、更能扛并发。只要你准备自己托管模型 API，而不是单纯本地玩玩，vLLM 基本都会进入候选名单。 官方仓库： https://github.com/vllm-pro...
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LiteLLM 为什么越来越像多模型团队的标配网关？它解决的不是聊天界面，而是统一接入
LiteLLM 这两年越来越常出现在团队架构图里，不是因为它能替代 ChatGPT 或 Dify，而是因为它刚好卡在一个很现实的位置上：帮团队把一堆不同厂商、不同协议、不同计费口径的模型服务收进一个统一入口。你可以把它理解成大模型时代的“接入层”和“路由层”。 官方仓库： https://githu...
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Cursor重写Blackwell上的MoE解码路径，1.84倍提速推动Composer更快迭代
Cursor 近日披露，其在 Blackwell GPU 上重构了 MoE 模型 的 token 生成路径，并将这套方法命名为 warp decode。官方称，这项底层优化带来 1.84 倍推理吞吐提升，同时让输出结果更接近 FP32 参考值；相关改进也已用于 Composer 的训练流程，以加快模...
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