Next.js 是基于 React 的轻量级框架，支持服务端渲染（SSR）、静态站点生成（SSG）和增量静态再生（ISR），提升页面加载速度和 SEO 效果。它内置 API 路由、自动代码分割、热模块替换等功能，简化了全栈开发流程。通过文件系统路由、动态渲染和缓存机制，Next.js 灵活应对不同场景需求，优化用户体验和性能。

在线下渠道业务中,卡单问题频发,耗费研发资源。为提升效率,团队利用Dify平台开发AI查单助手,通过工作流和LLM技术,实现问题自动排查。初期采用Workflow+Agent方案,后优化为Chatflow,显著提升召回率并降低成本。最终,客服问题解决时间从数十分钟缩短至10秒,大幅提升服务效率。

在数字化浪潮中,某核心服务上线时频繁遭遇接口超时,影响用户体验。排查发现问题出在Mybatis组件和数据库初始化耗时。解决方案是通过实现ApplicationRunner接口进行项目启动后的预热,显著减少首次请求耗时。优化后,接口响应速度提升,上游站点不再超时报警。总结高并发场景下的优化步骤,包括检查硬件、网络资源、JVM参数、接口性能及服务程序初始化等。希望该方案能为开发者提供启示。

本文介绍一种通过对话聊天的方式，基于AI能力，帮助测试和开发人员解决工作过程中遇到的各种问题，包括构造数据，排查问题等等。

本文介绍了一套基于用户行为意图的交互式营销系统，通过实时数据分析和个性化策略提升营销效果和用户体验

在数字化转型的浪潮中，技术的进步不断推动着企业架构的革新。随着云计算的兴起，Elastic Compute Service（ECS）以其灵活、可伸缩的特性，成为了众多企业部署和管理应用的首选。然而，技术的边界总是在不断扩展，容器化技术的兴起，特别是以Docker和Kubernetes为代表的容器生态系统，为应用的部署、扩展和管理带来了革命性的变化。

本文将带领读者走进一次技术迁徙之旅，探讨一个业务从传统的ECS发布方式转变为现代化的容器化发布的过程。通过实际案例的分析，我们将展示容器化如何为业务带来更高的灵活性、更好的可移植性和更强的扩展性。

本文介绍了WebSocket协议，基于Netty框架实现WebSocket服务，应用于客服业务，实现用户和客服在线聊天，提升用户服务体验。

随着《个人信息保护法》的正式实施，国内对个人信息的保护意识显著提高。在这样的背景下，各企业也开始强化员工的信息安全培训，以提高整体的信息保护意识和处理能力。

为了加强团队成员的信息安全意识，我们开展了“信安小卫士”项目。落地方式为通过选择题的形式进行企微消息推送。但随着时间的推进，题库的更新速度和题目的多样性逐渐无法满足需求。

在2024年的今天，结合当前人工智能技术的进展，特别是大语言模型在各行各业的广泛应用，我们提出一个问题：“能否利用大语言模型（LLMs）来生成题库内容呢？”

本文将着重探索AI技术，特别是大语言模型和RAG（Retrieval-Augmented Generation）在信安小卫士中的应用，展示如何通过RAG来优化问答题的生成流程，及通过结合已有垂直领域的知识库，来提高内容质量，最终解决题库更新慢和多样性不足的问题。

在信贷业务中，人脸识别是重要的认证手段之一。人脸识别作为人工智能的重要应用之一，通过对面部特征的精准捕捉和分析，为用户身份验证提供了可靠支持。它不仅能够简化传统信贷流程中繁琐的身份核验环节，还有效降低了欺诈风险，为金融机构提供了创新的风险控制手段。大多情况下，业务场景中使用 Face++ 或类似的第三方服务来实现人脸识别。这类第三方服务有着强大的技术团队作为背后支持，能够提供强大的功能和可靠的准确率。但是一方面，这类服务都是收费的，有一定的资金成本；另一方面，随着这几年人工智能相关技术的迅速发展，人脸识别已不再具有较高的技术门槛。通过开源项目和模型自主搭建人脸识别服务已不再是难事。以下是基于 DeepFace 搭建一个轻量级的人脸识别服务的探索。本文将简单介绍在这一过程中的一些经验和心得。

本文介绍了在互联网业务出海背景下，跨境网络访问碰到的问题和解决方案。

随着公司目前整体双活能力的建设完成，需要对Redis组件的双活能力进行演练和验证。但在实际生产环境中，面对如此大规模的Redis集群，演练过程中几个关键问题仍然存在：主从切换时间长、系统高可用要求高、运维流程复杂，并且在Redis集群切换过程中涉及到内存数据的同步，直接影响到业务系统的稳定性。

因此急需对Redis集群的双活切换操作进行自动化平台建设，简化运维操作流程，精细化管控切换细节，提升整体的切换效率，保证双活演练稳定和高效的开展。

人工智能时代已然到来，它不仅深刻地改变了我们的日常生活，比如通过智能助手安排日程、利用推荐系统享受个性化服务，还极大地推动了各行各业的创新与发展。从医疗健康到环境保护，从智能制造到金融服务，AI的应用正在不断拓宽边界，提升效率与精准度。

在我们的业务场景下，为突出诸如 “利益点”和“利率” 等特性以推动订单成交，引入了 “富文本” 这一概念。富文本具备丰富格式的文本展示与编辑功能。然而，恰是由于富文本具有 “多样式”“复杂排版” 等特质，致使其在复杂元素渲染过程中会耗费更多系统资源。相较于简洁的纯文本，富文本在加载与显示时或许会产生延迟现象，尤其是处理大量富文本内容或在较老旧的 iOS 设备上，延迟表现得更为显著。我们项目内长期存在这一问题，对用户的使用体验及交互效率造成了一定影响。

在日常IT支持过程中，由于服务对象包括用户、终端、系统等因业务需求不同而存在差异，常常出现以下类似的情况：

• IT工程师在多平台或多系统中定位终端问题，过程低效且复杂
• 用户若需获取个人相关的IT环境信息，不得不依赖于IT部门的回应
• 无法对电脑终端的软硬件资源性能消耗进行集中的宏观监控、数字化管理
• 缺乏主动预判终端问题的客观依据，导致快速定位能力存在差异

通过建设一套“IT用户终端信息一体化管理平台”，采集用户信息、机器信息、软件信息、权限信息、网络信息等，实现数据入库、实时更新、可视化。具备提供一站式查询管理、缩短case定位时间、集中数字化管理、提前预警终端软硬件风险等能力。

其中针对电脑及性能数据的采集，面临着指标多样性、数据实时性存储、系统差异性等高要求，下面针对电脑终端信息采集的Quark 2.0体系进行详细的介绍。

永不停歇的CPU，催动代码飞跃运行，减少响应时长，提高应用吞吐量。

深入内核分析BindException异常原因。