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数据库连接池：AI 流水线中被忽视的性能瓶颈
AI 工作负载打破了标准连接池容量规划的所有假设。本文梳理背后的数学原理、常见故障模式，以及真正有效的解决方案。
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+1·tian
数据库规模的有状态对话：每个生产聊天功能都需要的会话存储架构
内存中的对话历史在演示中运行良好，但在规模上会失败。深入解析分层存储模式、压缩策略和数据模型决策，让聊天会话在生产环境中保持可靠。
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+1·tian
为什么你的数据库在AI功能上线后崩溃：LLM感知的连接池设计
AI功能会产生突发性的长时间运行查询模式，耗尽为可预测Web流量设计的连接池。连接池分段、准入控制和'在LLM调用前释放连接'模式可以防止AI工作负载挤占核心产品资源。
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+1·tian
当数据库迁移悄然摧毁 AI Agent 的世界模型
一次常规的列重命名可能在不触发任何告警的情况下悄悄破坏 AI Agent 的推理。Schema-Prompt 契约测试和 CI 门禁如何在用户发现之前捕获这种漂移。
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+1·tian
数据库原生 AI：当你的 Postgres 学会了嵌入
PostgreSQL 扩展如 pgvector 和 pgai 现在可以在数据库内部处理嵌入生成、向量搜索和 LLM 调用——消除了大多数 RAG 架构所承载的同步管道，并保持向量与源数据的事务一致性。
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+1·tian
你的数据库模式是 AI Agent 的心智模型
规范化程度较差的数据库模式会导致 AI Agent 产生 Join 幻觉、误读关系，并引发不必要的工具链式调用。本文将介绍如何设计一个 Agent 能够真正理解并推理的模式层。
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