無需向量嵌入（Embeddings）：如何用 Vercel 構建知識型 AI Agent

Original: Build knowledge agents without embeddings

### Why Move Away from Vector Embeddings? In the past, building a knowledge-based AI Agent capable of answering domain-specific questions —…

Vercel 發布最新技術指南，探討如何不使用傳統的向量嵌入（Embeddings）與向量資料庫來構建知識型 AI Agent。隨著大語言模型（LLM）的上下文視窗大幅擴大，以及 Tool Calling（工具調用）技術的成熟，開發者可以直接利用長上下文、傳統全文檢索（如 BM25）或動態 API 查詢來實現精準的知識檢索。這不僅能大幅簡化系統架構，還能顯著降低維護向量資料庫的成本與開發門檻。

Summaries are AI-generated; the original article is authoritative.