从文件到数据库:凤希AI伴侣的存储升级之路-凤希AI伴侣-2026年1月9日

思考与发现

随着"凤希AI伴侣"的持续使用,数据量正快速增长,特别是AI对话记录已达四五百条。早期为追求开发速度而采用的纯文件存储方式,在数据量增大后,查询效率开始显现瓶颈。这促使我深入思考并规划了从文件系统到SQLite数据库的底层存储升级。同时,通过半年来每日的实践,对AI技术的理解和应用愈发深入,将个人兴趣与产品开发、自媒体分享相结合,构成了充实而有意义的生活和工作方式。

工作总结

完成了"凤希AI伴侣"底层数据存储从文件系统到SQLite数据库的升级改造,封装了相关操作方法,并成功将历史数据导入新系统进行测试,为后续功能开发奠定了更稳固的数据基础。

工作内容

存储方案分析与规划: 针对音频录音、文章及大量AI对话记录等日益增长的数据,分析了文件存储方式在查询速度上的局限性,并确定了迁移至SQLite数据库的技术方案。

SQLite底层封装与实现: 今日核心工作是完成了SQLite数据库操作的底层代码编写与封装,提供了更高效、便捷的数据存取方法。

历史数据迁移与测试: 编写了数据导入方法,将原有的文件数据迁移至新的SQLite数据库中,并进行了充分的测试与调试,确保数据完整性与新系统的稳定性。

自媒体经验与流程复盘: 在持续进行自媒体内容发布的过程中,不断总结从语音录音到AI识别转文本,再到生成文章的完整工作流经验,确保整个链路运行通畅。

后续计划

语音输入功能开发: 在完成存储系统升级后,下一步将着手开发和完善语音输入功能模块。

AI生成视频对口型技术攻关: 计划攻克AI生成视频后的语音对口型技术,这是实现产品完整形态的关键环节之一。

持续迭代与长期维护: 将软件开发与升级作为长期的兴趣与事业,计划持续迭代产品功能,并分享AI应用与开发经验。

此工作日记由"凤希AI伴侣"的AI语音功能生成,经过以下步骤:主人口述 > AI语音识别 > AI纠正整理 > 凤希AI开发助手智能体生成最终日记。

相关推荐
次元工程师!18 小时前
Ubuntu部署DDSP-SVC 6.3音色克隆大模型和使用(基于SVC Fusion整合包)
人工智能·深度学习·ai·svc·ddsp·音色克隆
努力变大白18 小时前
借助AI零基础快速学会Python爬取网页信息-以天眼查爬虫为例
人工智能·爬虫·python
tle_sammy18 小时前
【架构的本质 07】数据架构:在 AI 时代,数据是流动的资产,不是静态的表格
人工智能·架构
周周爱喝粥呀18 小时前
LLM 中的自回归模型与非自回归模型:GPT 和 BERT 的区别
人工智能·gpt·ai·回归
共绩算力18 小时前
DeepSeek V3.2 迈向 GPT-5 级别性能的路径:稀疏注意力、大规模强化学习与上下文重用
人工智能·gpt·共绩算力
haiyu_y18 小时前
Day 57 经典时序模型(1)——差分、ACF/PACF 与 AR/MA/ARMA
人工智能·深度学习·ar
duyinbi751718 小时前
【深度学习】使用YOLOv8-MFMMAFPN进行泡沫检测的完整实现
人工智能·深度学习·yolo
AI科技星18 小时前
引力与电磁的动力学耦合:变化磁场产生引力场与电场方程的第一性原理推导、验证与统一性意义
服务器·人工智能·科技·线性代数·算法·机器学习·生活
hkNaruto18 小时前
【AI】AI学习笔记:OpenAI Tools完全指南:从原理到实战入门
人工智能·笔记·学习