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GBT 47688-2026 解读：PLM 规则引擎与 AI 引擎 10 项要求落地指南
本文将标准中两类引擎共10项要求逐条拆解为可落地的工程语言，读完你将获得：规则引擎4项要求的架构设计要点与实现边界人工智能引擎6项要求的技术内涵与落地路径可直接用于PLM选型/评估的10项检查清单自研对齐 工程解读：AI引擎不只是推理服务，需覆盖模型全生命周期管理，包括数据集管理、训练任务调度、模型效果评估、模型注册仓库、模型部署发布、线上效果监控。 工程解读：PLM系统中存在大量非结构化文本数据（质量异常记录、现场反馈、用户评论、设计说明、技术文档），AI引擎需支持文本分类、信息抽取、情感分析、语义聚类等能力，将非结构化数据转化为结构化字段，反哺业务数据层 采用成熟开源规则引擎的内置语言、可视化决策表、轻量表达式脚本等形式，只要满足管理业务场景的可读性、可配置、可审计要求，均属于合规实现。Q3：AI引擎的"模型互操作"具体指什么？必须支持所有框架吗？ 写在最后GB/T47688-2026从国家标准层面明确了规则引擎与AI引擎在PLM体系中的底座定位，也为国产PLM平台的能力建设划定了统一参照。
13910编辑于 2026-08-27- 来自专栏Web_xy
AI搜索引擎
通过与 ChatGPT 发明者 OpenAI 合作，微软给自己的搜索引擎加入了先进的 AI 对话模型，以支持全新版本的必应（Bing）和 Edge。 我本来也想试试，但是现在公测版还未发行，且内测版被各大头条垄断，只能先看看谍照了hh ---- 基于AI的搜索引擎 新模式的搜索引擎 ---- 我们能看到，新必应搜索的其中一种模式将传统搜索结果与 ---- 「人工智能将从根本上改变各类软件，首先就从最大的类别 —— 搜索引擎开始。今天，我们推出了由 AI 加持的必应和 Edge，以帮助人们从搜索和网络中获取更多信息。」 因为人们正在使用搜索引擎来做它最初没有设计的功能。搜索引擎非常适合查找网站，但对于更复杂的问题或任务来说，它往往不够用。 我们还将 AI 模型应用于我们的核心必应搜索排名引擎，从而实现了二十年来相关性的最大跃升。有了这个 AI 模型，即使是基本的搜索查询也更加准确和相关。 新的用户体验。
1.8K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏AI系统
【AI系统】推理引擎架构
在深入探讨推理引擎的架构之前，让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件，负责将训练好的模型部署到实际应用中，执行推理任务，从而实现智能决策和自动化处理。 随着 AI 技术的快速发展，推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战，同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战，为读者提供一个较为全面的视角。 推理引擎特点 推理引擎，作为 AI 和机器学习领域的重要组成部分，其设计目标在于提供一个灵活、高效且易于使用的平台，用于部署和运行已经训练好的模型，完成从数据输入到预测输出的全过程。 易用性 易用性是衡量一个 AI 推理引擎是否能够被广泛采纳和高效利用的关键指标。 MACE：MACE 是小米推出的移动端 AI 计算引擎，全称为 Mobile AI Compute Engine。
2.8K21编辑于 2024-12-05 - 来自专栏侯哥的Python分享
MySQL高级10-InnoDB引擎存储架构
区(Extent)：表空间的单元结构，每个区的大小为1M, 默认情况下，InnoDB存储引擎页大小为16k，即一个区中一共有64个连续的页 页(Page)：页是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元 ，每个页大小默认为16K,为了保证页的连续，InnoDB存储引擎每次从磁盘申请4-5个区 行(Row)：InnoDB存储引擎数据是按行进行存放的，Trx_id：每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务 要注意的是，在InnoDB存储引擎中，除了系统表空间（System Tablespace），还存在一个叫做表空间文件（Tablespaces）的概念。表空间文件用于存储用户创建的表和索引。 总结：File-Per-Table Tablespace是MySQL InnoDB存储引擎的一个选项，允许每个表使用单独的表空间文件存储数据和索引。 双写缓冲区文件的主要作用是用于在MySQL崩溃或意外断电的情况下，保护InnoDB存储引擎使用的数据页的完整性。
90621编辑于 2023-09-20 使用AI引擎扩展ADV游戏引擎的技术实践
保持使用Antigravity扩展ADV游戏引擎我完全没有预料到这一点（我知道这是我上一篇文章的开场白）——它持续超出了我的预期（当然是往好的方向！）。 我正在让Antigravity持续扩展那个基于CSV的ADV游戏引擎，进展相当顺利！ 自从上一篇文章以来，我添加了一些新功能（并非所有这些新功能都已反向暴露到txt文件格式中）：1) 我现在可以让我的消息逐字符显示，并能控制速度go_with_else,10,SAY,エルス,あ、アクシス 我知道——我可能不应该构建动画（也不应该构建标题屏幕），而应该专注于构建我的游戏中更基础的部分，但是……有时候你想稍微不按顺序做事来提高你的积极性，对我来说，这感觉是正确的做法（而且一切自己构建（+ AI
28110编辑于 2026-01-18- 来自专栏程序员IT圈
10 分钟理解 JS 引擎的执行机制
所以只有满足 (1)3秒后 (2)主线程空闲，同时满足时，才会3秒后执行该函数 如果主线程执行内容很多，执行时间超过3秒，比如执行了10秒，那么这个函数只能10秒后执行了。 觉得本文对你有帮助？
2K91发布于 2018-03-05 - 来自专栏施炯的IoT开发专栏
Windows 10 IoT Serials 10 – 如何使用OCR引擎进行文字识别
在Windows 10通用应用程序UWP示例中，包含了OCR应用程序，具体请参考（https://github.com/Microsoft/Windows-universal-samples/tree/ 但是部署到Windows 10 IoT Core设备以后，会出现如下错误：“No available OCR languages.” 、”English is not supported”，如下图所示。 解决方法 上述问题的出现，是由于Windows 10 IoT Core设备上没有OCR的相关资源，导致程序无法正常运行。 解决方法如下： 首先，将Windows 10设备的C:\\Windows\OCR目录拷贝到Windows 10 IoT Core设备的c$\Windows目录，如下图所示。 ? 调试 本次调试在MBM板子上进行，Windows 10 IoT Core设备的OS版本号为v.10.0.16299.192，采用的摄像头为微软LifeCam HD-3000。
3.2K40发布于 2018-03-27 转载：【AI系统】推理引擎架构
在深入探讨推理引擎的架构之前，让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件，负责将训练好的模型部署到实际应用中，执行推理任务，从而实现智能决策和自动化处理。 随着 AI 技术的快速发展，推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战，同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战，为读者提供一个较为全面的视角。 推理引擎特点 推理引擎，作为 AI 和机器学习领域的重要组成部分，其设计目标在于提供一个灵活、高效且易于使用的平台，用于部署和运行已经训练好的模型，完成从数据输入到预测输出的全过程。 易用性 易用性是衡量一个 AI 推理引擎是否能够被广泛采纳和高效利用的关键指标。 MACE：MACE 是小米推出的移动端 AI 计算引擎，全称为 Mobile AI Compute Engine。
2.2K10编辑于 2024-12-12- 来自专栏人工智能
10分钟搞懂向量数据库：AI时代的新型搜索引擎
本文收录于AI-From-Zero项目——一个从零开始系统学习AI的知识库。如果觉得有帮助，欢迎⭐Star支持！ 向量数据库：AI时代的核心基础设施一、一个真实问题想象你在使用ChatGPT处理工作文档。你上传了一份200页的公司手册，然后问"我们的年假政策是什么？"AI瞬间就能找到相关段落并回答你。 这背后不是把整个手册都塞进AI的"大脑"，而是用了一种特殊的数据库——向量数据库。它能理解你问题的"意思"，然后在海量信息中找到语义最相关的内容。 传统搜索引擎只能匹配关键词，搜"苹果手机"找不到"iPhone"。但向量数据库不一样，它能理解这两个词指的是同一样东西。这种"理解语义"的能力，正是AI时代最关键的技术基础之一。 比如你把公司所有技术文档存进向量数据库，员工问"怎么配置VPN"，系统先从数据库检索相关段落，再让AI基于这些内容生成回答。这样AI不会瞎编，答案都有据可查。
1.2K10编辑于 2026-02-22 - 来自专栏山行AI
AI跑车引擎第三篇——向量引擎之ElastiKnn实战
前言 在今天的数据驱动的世界中，在AI兴起的当下，信息检索和相似性搜索已经成为了许多领域的核心技术，包括但不限于各类AI应用、推荐系统、电子商务、社交媒体和生物信息学。 为了满足这个需求，我们需要一个强大、灵活且高效的搜索引擎。这就是Elasticsearch和ElastiKNN的用武之地。 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，它被广泛应用于全文搜索、日志数据处理和大数据分析等领域。 在AI兴起的当下，一切皆embedding，像Elastiknn这类向量存储和检索引擎也逐渐成为AI跑车引擎里不可缺少的一部分。 安装 1. "]["id"][0] == ids[0] res = eknn.nearest_neighbors(index, query, id_field, 10, True)
1.8K20编辑于 2023-06-14 - 来自专栏腾讯云安全的专栏
AI in WAF | 腾讯云网站管家 WAF AI 引擎实践
基于语义规则的 WAF 大大提升了检出能力，是对规则检测缺陷的进一步探索，由于引擎具备对语义的理解能力，当黑客将攻击语句做回避式的变形时，能被语义分析引擎解析理解，行业中一些产品在实际应用中取得了比规则更好的检测能力 △ 正则引擎与语义分析检测机制对比 用机器学习探索 Web 攻击检测新思路 基于语义分析的 WAF 将 Web 攻击检测技术推向了新的台阶，但防护仍然不具备对未知威胁的进化适应能力，处于被动应对攻击状态 特点：提前采用大量已标记的样本训练 AI 引擎，召回率高，误判率低。 无监督学习：根据类别未知的样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。 特点：不需要提前标注样本训练 AI 引擎，通过大量数据学习自动实现分类，检出率高，漏判率低。 我们在下期一起探索 AI 引擎在 WAF 中的实际落地应用，并以 Demo 案例来展示腾讯云“AI in WAF”的创新成果，敬请关注。
18.3K01发布于 2018-07-30 一文读懂AI引擎与Together规则引擎重塑智能决策
从1950年图灵提出“机器能不能思考”的问题，到2025年大语言模型驱动的AI引擎在企业管理中自主完成商业决策，人工智能从“工具”变成了“智慧体”。 想象一下，一个跨国公司的智能ERP系统里有3000多个自主引擎在深度调度跨国供应链，多智能体协同重构财务流程，一个关键技术创新正在加速这一进程——Together规则引擎正成为AI引擎实现智能化决策的核心基础设施 AI引擎的三大能力革命动态规划能力Together规则引擎通过可视化的DRG图和装箱表达式，把“季度营收增长20%”这样的宏观目标转化为可执行的决策模型。 多工具调用能力基于Together标准化的决策服务接口，AI引擎可以在ERP、CRM等系统间建立决策中枢。 当每一次AI引擎的决策都通过Together引擎沉淀为可复用的业务规则资产，当每一个流程优化都能转化为标准化的决策模型，企业管理软件将真正进入“决策即服务”的新纪元。
98610编辑于 2025-09-05- 来自专栏Python联盟
10 分钟 纯 Python 搭建全文搜索引擎
有一个群友在群里问个如何快速搭建一个搜索引擎，在搜索之后我看到了这个 代码所在 Git:https://github.com/asciimoo/searx 官方很贴心，很方便的是已经提供了docker 如果是1024之类的，完全可以打造自己的“爱好”小引擎，代码我就不贴了，大家可以自己动手自己玩玩。结合jieba分词，可以更好玩一点。
1.2K40编辑于 2022-01-27 - 来自专栏前端实验室
突破行业常规，超越同类图形引擎10倍以上！
而 LeaferJS 是一个基于 HTML5 Canvas 开发的 2D 绘图渲染引擎，在 web 上绘图性能非常出众。 和同类图形引擎相比，它的渲染耗时少、占用内存超低。 以下是各个图形引擎创建出 100 万个可交互矩形的首屏渲染时长对比。 PS：以上对比数据来自官方，了不起没实验过~ 以下是各个图形引擎创建出 100 万个可交互矩形的资源占用对比。 LeaferJs 经过 gzip 压缩后仅为 42KB，是同类引擎中最为精简的之一。
1.1K30编辑于 2023-09-09 - 来自专栏爱笑的架构师
2020-10-22在线识图搜索引擎
如果汉明距离小于5，则表示有些不同，但比较相近，如果汉明距离大于10则表明完全不同的图片。 以上就是均值哈希的基本实现思路，总体来说是比较简单的。 灰度值换算：baike.baidu.com/item/灰度值/10… 效果演示： 1、原图查找 ? 2、完全马赛克查找 ?
1.4K30发布于 2020-10-28 - 来自专栏腾讯云大模型训推平台TI-ONE
AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎
智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。 主流框架 高扩展性 预置支持业界主流和腾讯自研的AI学习框架，以及腾讯多个AI实验室自研的通用和行业级算法服务，开放接口支持用户自定义算法模型。
2.6K31发布于 2021-09-28 - 来自专栏程序那些事儿
秘塔AI搜索，AI时代的搜索引擎
我们所面临的信息洪流中，搜索引擎如同灯塔指引方向，帮助我们在浩瀚的数据海洋中找到有价值的内容。然而，随着用户需求的不断升级，对于搜索体验的期望也水涨船高。 一、秘塔 AI 搜索的技术基础 秘塔 AI 搜索的核心是上海秘塔网络科技有限公司倾力打造的大语言模型 MetaLLM。 二、用户体验与创新特点 秘塔 AI 搜索之所以能在众多搜索引擎中脱颖而出，最显著的特点就是其提供的完全无广告的搜索环境以及结构化的搜索结果展示。 以往在使用其他搜索引擎时，用户的体验常常被广告侵扰，而秘塔 AI 搜索则彻底消除了这种烦恼，让用户可以直接浏览到高质量的搜索结果。 结语 总结来说，秘塔 AI 搜索作为一款创新的 AI 搜索引擎，以其出色的技术能力和用户友好的设计理念，迅速在国内外市场上占据一席之地。
3.1K20编辑于 2024-04-26 - 来自专栏腾讯云大模型训推平台TI-ONE
AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好 ，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。 引擎设计流程结构图上述 目标图像筛选：工业产品90%都是多角度成像，利用多角度成像实现产品2维化平面检测，多角度通常称多点位设计，成像严格按照点位设计固定拍摄，无论机台复制多少实例，成像都使用一套点位黄金模板
1.9K20编辑于 2022-01-27 - 来自专栏腾讯云安全的专栏
AI in WAF | 腾讯云网站管家 WAF AI 引擎实践（下篇）
针对此问题，网站管家 WAF 创新地提供适用于单个用户的 AI 引擎学习接口，用户可以通过接口对 AI 引擎进行干预训练，并生成只适用于本用户业务的一对一的AI 威胁模型。 也就是说，企业部署腾讯云网站管家 WAF 后，可以基于自身的业务数据及安全累积对引擎进行训练，在网站管家 WAF 整体的 AI 引擎基础之上，发展并拥有一个符合自身业务特征的个性化 AI WAF！ △ 网站管家 WAF AI引擎特征学习界面 在实际落地 AI 引擎的开发中，网站管家 WAF 团队融合了更多的创新尝试及应用技巧，并在构建 WAF 自学习、自进化、自适应检测机制上不断研发，持续输出技术实践价值 恶意载荷样本数据来自互联网搜集，并大量选取了 OWASP TOP 10攻击类型中，最典型也最常见的 SQLI,XSS 两种攻击类型数据，对各类引擎的检测能力对比：1-7674 SQL; 7675 - 17964 AI 引擎 RPC 服务 支持 AI 引擎 RPC（Remote Procedure Call ) 服务，适用于自身网络具备硬件 WAF 或云 WAF 私有化软件的场景。
14.3K01发布于 2018-07-31 AI 搜索引擎优化是不是就是 GEO 生成式引擎优化？
生成式 AI 搜索快速普及，大量从业者把AI 搜索引擎优化与 GEO 生成式引擎优化画上了等号，认为二者是完全同一套技术体系。 由此可以得出清晰结论：做 GEO 生成式引擎优化一定属于在做AI 搜索引擎优化，但是开展AI 搜索引擎优化不等于只做 GEO。 三、流量目标差异：AI 搜索引擎优化兼顾两类流量，GEO 只瞄准 AI 答案引用流量AI 搜索引擎优化的流量目标具备双重属性，同时承接两类用户行为。 而AI 搜索引擎优化是在传统搜索引擎优化基础之上迭代升级而来，并非完全割裂。传统搜索引擎优化的很多基础工作，是开展AI 搜索引擎优化的前置条件。 三者的合理协同模式是：依靠传统搜索引擎优化完成网页基础可访问、基础收录；依托AI 搜索引擎优化统一适配 AI 搜索产品的网页检索与生成问答两大能力；借助 GEO 生成式引擎优化，专项提升内容在 AI 生成答案当中的被引用概率
14410编辑于 2026-08-21
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