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想看看各位使用 Pi 的姿势

刚从 codex 转到 Pi ,感觉非常好 迅速、精准、简洁、可控 目前只加了 Ponytail 、web-access 和 multi-skills 几个插件 不过之前一直用 ChatGPT 的客户端,用惯了 GUI 这一下切到 TUI ,还是有些许不习惯 特别是输入,现在基本上一言不合就 Ctrl+G 开 VS Code 来编辑 试用了一下 @ agegr /pi-web ,完成度还偏低 向看看各位使用 Pi 的姿势 不管是 TUI 改善还是好用的 GUI 或者各类插件推荐 请狠狠砸向我,谢谢

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把千万级 Google Ads 标题的模糊查询从 6 秒压到 0.6 秒,我做了什么?

发布摘要:SiteData 原来一次 Google Ads 标题模糊查询最快也要约 6 秒,我最后把搜索层换成 Manticore ,把查询压到约 0.6 秒,也让免费的 Ads 投放站点数从手动触发变成可以自然展示。 大家好,我是饭特稀。 最近给 SiteData 做了一次性能优化。 这次优化不是为了让页面看起来更快一点,而是为了解决一个非常具体的问题: 千万级以上 Google Ads 标题和关键词数据,怎么做到可以实时模糊查询? 其实之前这个功能已经有了。 比如你在 Google 搜索一个关键词,SiteD…

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把千万级 Google Ads 标题的模糊查询从 6 秒压到 0.6 秒,我做了什么?

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先编译再检索:一个不用 embedding 的开源知识库

市面上大多数「知识库问答」工具的套路都差不多:把文档切块、算 embedding 、塞进向量库,提问时按相似度召回若干碎片喂给 LLM 。KaaS 做了两个和主流不太一样的选择: 先编译再检索 :不直接对原始碎片做 RAG 。先用 LLM 把散乱内容编译成一篇篇结构化的 Markdown Wiki 文章,再在这上面做检索。 不用 embedding :检索阶段没有向量库、没有相似度计算。文章目录直接喂给 LLM ,让它像人翻目录一样选页、读全文。 这篇讲整套系统的骨架和几个关键取舍,单个机制的细节留给后续文章。…

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先编译再检索:一个不用 embedding 的开源知识库

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AI 资讯量子位

e生涯斩获浙江一等奖,同蚂蚁、浙大一道晋级数据要素国赛

8月26日,2026年“数据要素×”大赛浙江赛区决赛落下帷幕。 8月26日,2026年“数据要素×”大赛浙江赛区决赛落下帷幕。经多轮专业评审与同台竞技,海亮科服选送的“智绘生涯成长蓝图 赋能智慧教育新发展”项目从全省209支参赛队伍中突围, 斩获人力资源与教育赛道一等奖,成为全省唯一获得一等奖的智慧教育项目 ,获推全国总决赛资格。也是海亮科服继去年“基于多模态数据的大模型助力教育高质量发展”项目杭州赛区获奖后,再次拿到赛事更高荣誉。 “数据要素×”大赛由国家数据局牵头,中央网信办、工业和信息化部等二十余家中央部委…