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georgehe9

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Building an Invisible Daemon: Architecture Patterns for Local Developer Tools

1 ポイント·投稿者 georgehe9·4 か月前·0 コメント

Show HN: CocoIndex-Code open source embedded AST-based code MCP

2 ポイント·投稿者 georgehe9·4 か月前·1 コメント

From Blobs to Managed Context: Why AI Applications Need a Stateful Context Layer

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1 ポイント·投稿者 georgehe9·6 か月前·0 コメント

Show HN: CocoIndex – Open-Source Data Engine for Dynamic Context Engineering

2 ポイント·投稿者 georgehe9·7 か月前·0 コメント

Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration

5 ポイント·投稿者 georgehe9·8 か月前·0 コメント

Lessons learned – 5x throughput on data pipelines with adaptive batching

3 ポイント·投稿者 georgehe9·8 か月前·1 コメント

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·4 か月前·議論

[dead]

·8 か月前·議論

Hi I’m George, I’d love to share lessons we made optimizing data pipelines with AI / embedding calls for our users, which increased the pipeline throughput 5x. We did adaptive batching - discussed in detail how we did it. Developers still simply process data row-by-row, under the hood we queue requests and batch at the right moments (batching is effectively columnar), so no manual plumbing. Would love your thought.