向量检索其实很早就已经在常见的全文检索中用到了。我们这里用地址检索为例来简单介绍下向量检索技术在文本检索中的应用情况和价值。
Proxima 支持流式索引和半内存构建检索模式，真正做到了有限资源下，单机十亿规模级别的索引构建，以及高性能高精度检索。Proxima 这种高性能低成本能力为 AI 大规模离线训练和在线检索提供了强有力的基础支持。
云计算产生了大量的服务，在效能的角度来看，这些云服务是在更高层次抽象的 Serverless 形态，这就变得非常有意义了。如果从云编程模型的角度重新来审视云产品体系，能够看到最底层是基础设施层，这一层包含两部分，分别是 IaaS 和容器。
针对第二个请求，我们在获取定义与引用列表的过程中，不光要得到文件名和位置信息，还需要将对应的代码内容展示出来，方便用户理解。为了实现这个效果，我们新增了批量获取文件片段的接口。
Service Mesh 则从业务进程集成客户端的方式演进为独立进程的方式，客户端变成了一个独立进程。
对这个独立进程升级、运维要比绑在一起强得多。
首先，只要一个系统是为人服务的，就必然存在波峰和波谷。对于一个 7*24 小时运行的系统，不可能永远保持同样的用户流量，二八原则对于很多业务系统依然适用（ 80% 的用户流量集中在 20% 的时间段）。即便是用户流量相对平衡的系统，在凌晨也存在流量的低谷，如果能更进一步的释放闲置计算资源，提升资源利用率，就能显著的降低资源使用成本。
RainDrop算法
1）算法说明
为了解决JavaScript丢失精度问题，由Snowflake算法改造而来的53位的分布式Id生成算法。
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| 11 Bit Unused | 32 Bit Timestamp |7 Bit NodeId| 14 Bit Sequence Id |
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随后 Google 开源的 Kubernetes 因为其优秀的开放性、可扩展性和活跃的社区，在容器编排之战中脱颖而出，成为分布式资源调度和自动化运维的事实标准。Kubernetes 屏蔽了底层基础架构的差异，提供了良好的可移植性，可以帮助应用一致地运行在不同的环境，包括数据中心、云、边缘计算等。
其研究结果表明这出现了明显的脱节。因此有人可能会想到，这是不是科幻小说和流行文化造成的?
人工智能的兴起
当人们谈到人工智能时会想到什么?机器人?终结者?WALL-E?人们对于人工智能的印象来自流行文化，这一理念在**行业已经延续了50多年。
随着业务规模的增长，不但来自于前端用户的请求频度会增加，链路也变得更长，这也代表着应用之间的调用关系变得越来越复杂。为了提升微服务系统在复杂链路下的健壮性和稳定性，有3个关键诉求需要我们去解决：
