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公司:京东

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京东是中国最大的电子商务公司之一,成立于1998年。公司提供在线零售、物流配送、支付服务等一系列互联网服务。京东市场规模庞大,是中国最大的网络零售商之一。随着国内电子商务市场的不断发展和技术的不断提升,京东已经成为中国互联网行业的领导者之一。

大模型助力国际术语专业化,前后联动实现所见即所得

国际系统当前的多语言是国际业务的普遍特点,仅仅仓储管理系统,当前系统语言种类已经达到了九种,并且随着业务的开展还在不断的扩展,现有的国际系统支持的语言有中文、英语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语、法语、德语、越南语。其中每个语言包的词条都有上万条,且随着新需求的开发迭代也在不断的新增,语言包的不断扩展和词条的不断增加,词条翻译的简洁性、专业性和时效性就直接影响了业务的开展和需求的交付速度,迭代的完成效率。

redis在京东到家的订单中的使用

在京东到家的应用场景中,除了之前提到的订单列表的存储结构、数据一致性保证和分布式锁之外,还使用了redis的缓存防穿透。为了实现分布式锁,文章提供了两种实现方式。第一种方式是使用set命令设置锁,并设置过期时间,如果设置失败则返回false。第二种方式是使用setNX命令设置锁并设置过期时间,如果设置失败则返回false。在具体的应用场景中,通过调用getLock方法获取锁,然后执行相关操作,并在最后使用unLock方法解锁。然而,如果在设置锁的过程中出现异常或系统崩溃导致解锁失败,锁可能会永远留在缓存中,导致其他线程无法获取锁。因此,需要采取额外的措施来防止这种情况发生。

大模型在推荐系统中的精准推荐策略与实践

本文将探讨大模型在推荐系统中的精准推荐策略与实际应用,并通过具体案例深入分析其在电商平台中的实践和效果。

ClickHouse在京东能源管理平台的实践

京东综合能源管理平台多维数据分析引擎的架构和设计。

Doris物化视图与索引在京东的典型应用

本文分享关于 Doris 的实际使用情况,主要是物化视图、索引的典型应用案例,以及在使用 Doris 过程中的一些心得。

pfinder实现原理揭秘

深入探讨pfinder的核心原理和架构设计,揭示它是如何实现应用全链路监控的。我们将从pfinder的基本概念和功能开始讲起,逐步深入到其具体实现机制。

大模型助力国际术语专业化,前后联动实现所见即所得

系统集成了大模型平台,可以对需要翻译的语言包或新增词条进行定制化翻译,快速扩展新的语言包。用户选择语言后,利用大模型得到相应的翻译辅助,可直接使用或进行调整,降低翻译成本。多语言包上传至云存储,更新翻译内容时自动更新云存储文件。系统内置规则和逻辑,确保翻译结果符合语境习惯。通过自动化词条更新技术,用户可在前端界面实时编辑词条并提交审批,管理员进行审核后,更新将快速应用并生效。

利用大模型服务一线小哥的探索与实践

2022年OpenAI基于GPT推出了聊天机器人ChatGPT,带来了非常惊艳的语言理解、内容生成、知识推理等能力,能够准确理解人的语言、意图,并能够回答出清晰、完整的内容,让人很难分辨出沟通交流的是人类还是机器人。

大模型应用之路:从提示词到通用人工智能(AGI)

大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展,从最初的提示词(Prompt)工程到追求通用人工智能(AGI)的宏伟目标,这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展,以及它们如何为实现AGI铺平道路。

如何手撸一个自有知识库的RAG系统

RAG通常指的是"Retrieval-AugmentedGeneration",即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的机器学习模型,通常用于自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。

记一次疑似JVM内存泄漏的排查过程

记一次疑似JVM内存泄漏的排查过程

Junit4遇上chatGPT

这是一篇适合Java工程师体质的AI开发教程。

探索大语言模型:理解Self Attention

本文介绍了与Transformer相关的自注意力机制。

服务粒度的艺术 - 简化架构与避免服务泛滥

本文通过Promise后端现有服务探讨服务粒度的合理划分与有效合并的关键因素

研发提效:想快速定制一个OLAP应用?你可以这么做!

本文通过OLAP多维度多指标自由组合诊断分析场景,讲述了利用可配置化的方式快速实现OLAP应用的解决方案,达到了提供研发效能的目的。通过本文可以了解面向应用的OLAP分析引擎的设计和建模过程,遇到类似场景时可以快速构建一个OLAP应用。

CI+GPT双引擎驱动,开启AI代码评审新纪元

代码评审的未来:AI技术如何显著优化研发效率并提升代码质量?

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