知鸦日报2025-01-21

在软件开发中，代码圈复杂度影响程序质量和维护性。通过函数抽离和使用IDEA插件CodeMetrics，可有效降低复杂度。重构时，避免过度依赖IDEA自动化，需深入思考函数设计，提升代码复用性。对于复杂的代码块，逐步提取小函数，理清变量依赖关系。运用异常处理和函数替代布尔表达式，简化代码逻辑。函数设计不仅是拆分代码，更是提高代码质量和开发效率的关键。

滴滴的Grocery业务利用向量数据库技术改进生鲜电商搜索系统，通过Milvus和jina-embeddings-v3模型实现多语言支持和容错性。通过语义向量化，解决拼写错误和多语言搜索问题，提高搜索准确性和用户体验。上线后，向量搜索提升了搜索结果的转化效率，未来计划动态更新数据、个性化推荐和混合搜索，以进一步提升系统表现。Jina在多语言支持中表现优异，尤其在西语环境中效果突出。

LinkedIn开发了SQL Bot，一个生成式AI助手，通过将自然语言问题转化为SQL查询，帮助员工自主访问数据。SQL Bot集成在DARWIN数据科学平台，使用了LangChain和LangGraph构建。其主要策略包括高质量的表格元数据、个性化检索、知识图谱和大语言模型排序、查询生成和自我纠错。用户可自定义数据集和提供示例查询。SQL Bot在用户体验和查询准确性方面表现出色，提高了数据访问的效率和准确性，尤其是“Fix with AI”功能广受欢迎。

Rust在得物的可观测性计算层中取代Java，解决了高流量场景下的性能瓶颈，通过内存安全、零成本抽象和高效异步编程，显著降低了内存和CPU资源使用。Rust的所有权、生命周期和并发模型提升了代码安全和性能。尽管面临生态不完善和学习曲线陡峭的挑战，但Rust的应用收益大于付出，为节能减排和性能优化提供了新的可能性。