Tablestore OpenMemory MCP : 跨会话、跨模型的智能记忆解决方案
本文介绍了Mem0的原理与应用场景，并基于Mem0构建了Tablestore OpenMemory MCP服务，实现个性化旅行规划助理。Mem0是一种为大型语言模型设计的智能记忆层，通过向量数据库持续学习用户交互信息，实现跨会话的个性化记忆管理。该服务提供多种MCP工具，便于集成到各类AI应用中。最后演示了个性化旅行规划应用，并介绍了服务的运行与配置方式。
详解TableStore模糊查询——以订单场景为例
# 背景
订单系统在各行各业中广泛应用，为消费者、商家后台、促销系统等第三方提供用户、产品、订单等多维度的管理和查询服务。为了挖掘出海量订单数据的潜能，丰富高效的查询必不可少。然而很多时候并不能给出完整准确的查询关键字，例如，只知道收货人姓氏，或是产品名称部分关键字，或是根据收货人手机尾号找到订单，我们将这类查询归为“模糊查询”。
基于 Tablestore 的 Agent Memory 框架
本文介绍了AI Agent对存储能力的挑战，尤其是Memory和Knowledge两类核心需求。为应对这些挑战，基于阿里云Tablestore提出了一种轻量化的Agent Memory框架设计，支持实时记忆存储与语义检索等场景。该框架已在多个实际业务中落地，如通义App、某头部浏览器的AI搜索及1688商品AI搜索等，验证了其高性能、高扩展性和低成本优势。未来将继续增强多模态与用户行为分析能力，并与主流AI框架共建生态。
如何高效存储海量GPS数据
GPS数据使用越来越广，但如何高性能存储海量GPS数据仍然具有挑战，本文会介绍一种非常适合存储GPS数据的存储系统：阿里云NoSQL数据库TableStore，同时会介绍多个不同场景的技术方案。
OTS（Table Store）
OTS（Table Store）是阿里云提供的分布式NoSQL数据库服务，支持海量结构化数据的存储、查询和分析。OTS具有高可用、高性能、高扩展性和低成本等特点，适用于各种场景下的数据存储和处理，例如电商、物流、游戏等。
