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Harrison Chase@hwchase17
Harrison Chase@hwchase17精选73°
推荐理由：LangChain团队手把手教你如何为agent traces造一个数据库，对象存储上做全文搜索还能压到50-100ms延迟，干货满满。
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6月26日
01:51
LangChain团队发布技术博客，详细介绍SmithDB的构建与运行。SmithDB是一个专门为agent traces设计的数据库，其所有持久数据存储在对象存储中。博客阐述了如何在这种存储上构建、压缩和查询全文搜索索引，并处理每个GET请求50–100ms的延迟。团队分享了在生产环境中运行SmithDB倒排索引（inverted index）的经验。
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LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI推荐理由：LangChain 分享了怎么在对象存储上搞全文搜索，延迟 50-100ms 的情况下还能压出来倒排索引，挺实在的实战经验。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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AITOP6月12日 12:57
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
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06:43Harrison Chase@hwchase17
Harrison Chase@hwchase17推荐理由：做 LLM 应用开发和 Agent 调试的团队，这篇博客展示了如何用自建索引解决大规模追踪数据的搜索性能瓶颈，值得参考其架构设计。
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03:44LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI推荐理由：智能体可观测性是当前 AI 工程化的核心痛点，做智能体应用开发的团队值得关注——SmithDB 可能解决你调试和监控智能体行为的头疼问题。
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03:43LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI72°
推荐理由：LangChain 解决了智能体追踪数据检索的痛点——百 MB 级日志也能秒级搜索，做 AI 应用调试和可观测性的团队值得学习这个自定义索引方案。
5月19日
12:17
12:17LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI精选
推荐理由：做数据系统或 AI 基础设施的开发者，可以从 SmithDB 的架构思路中直接学到如何用 DataFusion 和 Vortex 搭建高性能查询引擎，值得点开看看具体实现。