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EP198：2026年学习人工智能的最佳资源
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了低延迟特征存储和向量搜索策略，分析了实时AI应用中的挑战，如新特征服务、快速演变的嵌入处理及大规模一致性延迟的维护，并介绍了构建支持实时推理的管道及优化高维向量存储和处理性能的方法。
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关键要点
- 探讨低延迟特征存储和向量搜索策略。
- 分析实时AI应用中的挑战，包括新特征服务和快速演变的嵌入处理。
- 介绍如何构建支持实时推理的管道。
- 讨论如何高效建模和存储高维向量。
- 优化在负载下的吞吐量和延迟。
- 学习如何构建端到端管道，保持特征和嵌入的新鲜度。
- 设计特征存储以在极端规模下提供一致的低延迟访问。
- 运行向量搜索工作负载，确保可预测的性能。
- 介绍有效的提示工程技术以提高LLM的回答质量。
- 分析现代存储系统的多样性，包括主存储、地方存储、网络存储和云存储。
