【如何集成API】 本文详细介绍了如何利用OpenAI助手API与MyScale向量数据库构建自定义知识库，通过代码示例展示了如何集成外部向量存储以提升AI助手的知识覆盖范围和检索效率。重点讲解了助手API的工具调用机制和MyScale的高效数据检索能力，为开发者提供了一种成本效益更高的解决方案。

【日积月累】 本文系统分析了向量库与向量数据库的核心差异，提出从数据规模、持久化需求、运维能力等六个维度进行技术选型的判断框架。向量库（如FAISS）适合轻量级、临时性场景，提供高性能搜索但缺乏数据管理功能；向量数据库（如Milvus）则支持分布式扩展、持久化存储和复杂查询，适合企业级应用。通过商品推荐系统等实际案例，展示了开发不同阶段的技术迁移路径，并给出混合使用方案的成本对比与代码示例。文章指出，个人开发者可从向量库快速入门，而中大型项目应优先选择具备运维保障的向量数据库。