AI 云盘
AI 驱动的个人云存储，上传、理解并管理你的全部文件。
// 能力亮点
- 分片上传与秒传（文件指纹去重），海量文件稳定存取
- AI 对话与文档理解（AIGC），直接向文件提问、生成内容
- 存储数据驾驶舱：容量、文件统计、上传趋势与大小排行一屏掌握
- 在线分享、回收站与用户权限管理
// 相关博客
全部博客 →- 把一万个文件变成可语义搜索：本季度的成本与性能权衡 本文面向AI工程师，系统拆解万级文件语义搜索系统的7大工程权衡：embedding模型选型、分块策略、向量数据库取舍、混合检索、增量更新、重排序与评估管线。核心结论：架构设计阶段须纳入成本与性能权衡，评估管线是一切优化前提，保持架构简单优于过度设计。
- 把文件变成可语义搜索的内容：aipan的语义检索实践入门 本文面向个人开发者与企业技术团队，系统对比了文件语义搜索三条主流路径：纯向量检索（Dense Retrieval）、BM25关键词检索、混合检索（Hybrid Retrieval），从语义准确度、工程复杂度、成本和适用场景四大维度拆解选型逻辑。核心结论：技术路线应由真实查询模式驱动，混合检索综合效果最稳，小团队宜先用轻量方案验证后再扩展。
- 我如何为个人云盘打造语义文件搜索功能 本文面向技术创业者和工程师，系统讲解如何为个人云盘构建语义文件搜索系统，覆盖文本提取、Chunk切分、Embedding模型选择、向量数据库搭建、查询接口实现及增量更新六大步骤，并给出常见故障排查与进阶优化建议，强调本地部署与数据隐私保护的重要性。
- 面向创始人的本季度AI云存储选型清单 本文面向AI产品创始人与技术负责人，系统梳理云存储选型的核心决策框架。核心观点：AI工作负载存储需求与通用SaaS截然不同，需按数据分类分析访问模式；真实成本应涵盖出口流量与请求费用；锁定风险须在早期量化。文章提供横向对比表与三步选型方法，帮助团队避免早期选型失误导致的架构返工。
