<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Turbopuffer on zjding'Log</title><link>http://blog.zjding.com/tags/turbopuffer/</link><description>Recent content in Turbopuffer on zjding'Log</description><generator>Hugo -- 0.140.1</generator><language>zh</language><copyright>zjding&amp;rsquo;Log</copyright><lastBuildDate>Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="http://blog.zjding.com/tags/turbopuffer/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>向量检索中的存储分层与低比特量化</title><link>http://blog.zjding.com/posts/260726/</link><pubDate>Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>http://blog.zjding.com/posts/260726/</guid><description>&lt;p>最近在做一个内容创作相关的检索模块。以小说 Agent 为例，世界观、角色卡、章节和场景记忆会随着写作持续累积，它们都需要一套能长期工作的检索基建。&lt;/p>
&lt;p>第一版沿用了熟悉的 Qdrant。它足够成熟，也能满足当前需求；但我已经很久没有系统关注向量检索，因此重新检查了一遍近几年的向量数据库、压缩索引和冷热分层方案，确认继续使用 Qdrant 是当前约束下的选择，而不只是路径依赖。&lt;/p></description></item></channel></rss>