本文详细介绍了如何在多租户RAG应用中，利用Pinecone向量数据库的元数据过滤功能，高效且安全地隔离不同用户的向量数据。通过在向量嵌入时附加用户ID作为元数据，并在检索时应用精确过滤，可以避免创建昂贵的独立索引，实现资源共享和数据隔离的平衡，从而优化系统性能和成本。

随着GPU计算性能与HBM带宽的不断进步，运输能力对AI硬件升级的制约日益凸显。以超节点和大规模集群为代表的算力基础设施发展趋势，正推动行业竞争从单一芯片性能转向“系统级效率”的比拼，加速实现运力突破。10月15日，开源证券发布研究报告指出，当前国产算力厂商发展势头强劲，在存储方面已逐步在HBM领域取得进展，而运力能力的提升将成为下一阶段国产化突破的关键方向。国产Scale-up与Scale-out硬件商业化进程加快，建议重点关注AI运力产业链的投资机会。与此同时，申万宏源此前发布的研报认为，超

本文深入探讨LangChain中HNSWLib向量存储的内部机制。HNSWLib作为内存型向量存储，其数据实际存储在项目运行的宿主服务器内存中，而非LangChain官方服务器。同时，它支持将向量数据持久化到本地文件系统，确保数据的安全与可恢复性。

本文深入探讨LangChain中HNSWLib向量存储的内部机制与数据安全考量。我们将澄清“in-memory”存储的含义，解释HNSWLib数据如何存储于项目宿主服务器的内存中，而非LangChain官方服务器。同时，文章将演示如何通过持久化操作将这些内存数据保存至本地文件系统，确保数据可控性和安全性，为开发者提供清晰的存储管理指南。

本文详细解析LangChain中HNSWLib向量存储的工作原理，明确其作为内存存储的特性，指出数据实际存储在项目部署的服务器上，而非LangChain官方服务器。同时，文章将指导如何通过save_local()方法将内存中的向量数据持久化到本地文件，确保数据安全与可靠性，并探讨在实际应用中的注意事项。

本文深入探讨了LangChain中HNSWLib向量存储的内部机制，重点阐明其“内存存储”的实际含义——数据存储于项目运行的宿主服务器内存中，而非LangChain的服务器。文章将详细介绍HNSWLib数据的持久化方法，并通过示例代码指导用户如何安全地管理和保存向量数据，确保数据安全与应用稳定性。

HNSWLib作为LangChain的内存型向量存储，其数据实际存储在运行项目的服务器内存中，而非LangChain官方服务器。这意味着数据安全性与您的部署环境直接相关。通过持久化操作，HNSWLib数据可保存为本地文件，确保数据可控性。理解HNSWLib的存储原理对于数据安全至关重要，它强调了用户对自身部署环境的责任。

10月18日消息，Intel近期发布了PantherLake处理器，这不仅是一次常规的升级，更是其备受瞩目的18A工艺首次亮相。从目前信息来看，该工艺的表现令人期待。作为美国境内首个2nm以下的先进制程，Intel18A具有里程碑意义。由于台积电N2工艺尚未推出实际产品，因此Intel18A堪称全球首个投入生产的2nm级节点。不过，与台积电N2已吸引至少15家客户相比，Intel18A在外部客户拓展上仍显不足，高通、NVIDIA和OpenAI目前均无计划采用Intel代工服务。在此关键时期，微软

本文旨在解决在使用OpenAIAssistantsAPI时，如何正确调用异步函数的问题。通过一个实际案例，我们将探讨如何检测函数是否为异步协程，并使用asyncio.iscoroutinefunction和await关键字来确保异步函数能够被正确执行。同时，提供了一个execute_function辅助函数，简化了异步和同步函数的调用流程。

据BusinessInsider报道，AI搜索引擎企业Perplexity的首席执行官AravindSrinivas透露，公司在融资过程中已彻底摒弃传统路演幻灯片（pitchdeck），转而采用一份详尽的书面备忘录，并结合实时问答与投资人交流。他表示，会邀请投资者直接提问，随后利用Perplexity自家的AI工具即时生成答案，系统甚至能自动以“他的口吻”撰写并发送邮件回复。有投资人收到由AI生成但体现其风格的答复后，当天便决定注资。这种模式在硅谷尚属少见。尽管像Ripp

甲骨文在拉斯维加斯年度投资者大会上以具体案例说明了AI基础设施业务的盈利前景。一个为期六年、总收入600亿美元的AI基础设施项目，毛利率可达35%。此外甲骨文指出现在剩余履约义务（RPO）超过5000亿美元，并预计到2030财年

OpenAI宣布ChatGPT现已支持自动管理用户保存的记忆功能，解决了此前“记忆已满”的限制问题。用户还可以按时间搜索和排序记忆，并在设置中重新调整优先级。这项功能将从今天起在全球范围内面向网页端的Plus和Pro用

近日，谷歌推出了VeoAI视频生成模型的更新版本Veo3.1，旨在提升根据提示生成视频以及将图像转换为视频的能力。新版本通过谷歌的GeminiAPI提供，并且已经融入到Flow视频编辑器中。Veo3.1是在2025年谷歌I/O发布的Veo3基础上进行的优化。它具备更强的“提示遵循”能力，能够依据用户上传的图像“材料”和书面提示，更精确地生成视频，能生成更加逼真的视频片段。同时，Veo3.1还新增了将图像转化为视频并生成伴随音频的功能，这是其前身Veo3所没有的。在Flow视频编辑器中，Veo

在最近的一次更新中，OpenAI宣布了其视频生成平台Sora2的新功能，吸引了众多用户的关注。此次更新主要包括两个重要的变化：首先，故事板功能现已在网页版本中向专业用户开放。用户可以在sora.com上选择“故事板”

近日有消息显示，苹果公司负责Siri改革的关键高管KeYang已确认离职，并将加入竞争对手Meta。这一变动不仅为苹果雄心勃勃的AI计划蒙上了一层阴影，也再次凸显了其在留住顶尖人才方面面临的严峻挑战。消息指出，KeYang在离职前不久刚刚被委以重任，担任苹果新组建的Answers、KnowledgeandInformation，简称AKI团队的负责人。该团队是苹果重振其语音助手Siri的核心力量，旨在通过引入先进的生成式AI技术，让Siri能够像OpenAI的ChatGPT或谷歌的Gemini一

本文旨在解决Discord.jsv14机器人无法检测和响应私信（DM）的常见问题。核心在于，未缓存的DM频道需要通过在客户端配置中添加Partials.Channel来显式处理。文章将详细阐述DM消息处理机制，提供正确的意图（Intents）和部分（Partials）配置示例，并包含一个完整的DM聊天机器人代码示例，确保您的机器人能在私信中正常工作。