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Elastic 9.4 发布：Workflows GA，原生 PromQL 进入技术预览

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2026-10-03 21:03:13
Elastic 9.4 重点：Workflows 转 GA、Agent Builder 新增 Skills/Connectors/Plugins、原生 Prometheus 与 PromQL 进入技术预览、TSDB 与 ES|QL 时间序列转 GA、GPU 向量索引 GA。文中的性能倍数均为官方宣称口径，需自行验证。
Elasticsearch 可观测性 Prometheus 日志检索技能效率案例仪表板

微信开源 WeMM-Embedding：2B/4B/9B 多模态检索模型 + 仓库与部署实测

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2026-09-07 15:32:48
微信视觉团队开源多模态 Embedding 模型 WeMM-Embedding（GitHub: Tencent/WeMM-Embedding），2B/4B/9B 三档，9B 以 80.6 分登顶 MMEB-v2、2B 反超 8B 开源基线。补齐官方仓库、HuggingFace 权重与 arXiv 技术报告链接，梳理 Matryoshka 可变维度（256 维保留 98.7%）及 Transformers/vLLM/SGLang 部署与版本钉死等注意事项，供做多模态搜索与 RAG 检索的团队参考。
AI模型多模态 Embedding 开源检索部署

上下文工程的兴起：为什么它是 AI 工程师最重要的技能

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2026-09-06 14:11:02
LangChain创始人Harrison Chase提出上下文工程正在成为AI工程师最重要的技能。定义：构建动态系统，以正确格式提供正确信息和工具，使LLM能合理完成任务。大多数Agent表现不可靠的根本原因不是模型能力不足，而是上下文没有正确传达。核心组件包括：系统提示词（角色目标约束）、检索系统（获取相关信息）、工具定义（与外部世界交互）、对话历史管理（多轮上下文）、动态上下文构建（整合所有来源）。LLM应用正从单一提示词演进到复杂Agent系统，上下文工程取代提示词工程成为核心技能。最佳实践：从简单开始、测量和迭代、使用可观测性工具、建立上下文测试套件、文档化设计决策。
上下文工程 LangChain 提示词工程 Harrison Chase AI Agent RAG 检索 LLM

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