到 2026 年，“普通”技术栈的定义将演变为包含 AI 集成工具。开发人员需要跨数据、计算、集成和可观察性层审计其当前系统的 AI 就绪情况。这需要有针对性的更改，例如实施向量数据库或使用 pgvector 进行语义搜索，以确保高效的 AI 采用。 AI
影响 开发人员必须调整其技术栈以有效集成 AI 工具，重点关注数据、计算和集成层，以支持未来的产品开发。
排序理由 文章讨论了技术栈中 AI 集成的最佳实践和审计，提供了建议，而不是发布新产品或研究。
- AI
- S3
- anthropic
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- Django
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- LLM
- LLM APIs
- pgvector
- Postgres
- Redis
- Rails
- semantic search
- streaming inference
- vector databases
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