京东生态中的保险理赔服务已从传统成本中心转变为提升用户体验、促进复购的营销触点。通过深度嵌入外卖、零售、健康、金融、物流等场景，京东保险提供定制化保障，如外卖准时保、破损险、购药折扣险等，满足多元需求。技术架构面临大流量、高并发挑战，AI应用显著提升审核效率，实现理赔自动化。理赔体验的优化成为赢得用户信任的关键，推动保险服务从被动响应向主动决策转型。

Hudi架构以时间轴为核心，记录表上所有操作的即时状态，提供原子性操作和高效数据检索。文件布局和索引优化数据存储与查询性能，支持全局与非全局索引。表类型分为写时复制（COW）和读时合并（MOR），各有适用场景。查询类型包括快照、增量和优化查询，满足不同数据分析需求。

生成式推荐系统（GRs）凭借大语言模型（LLM）的序列建模与推理能力，正逐步替代传统推荐系统。GRs通过长序列建模、世界知识注入和端到端生成，解决了传统推荐的特征工程依赖和级联误差问题。语义ID压缩Item空间，提升生成效率，而稀疏特征仍不可忽视。未来GRs将聚焦深度推理、多模态对齐和并行生成优化，推动推荐系统向智能化迈进。

RAG框架结合了信息检索与生成式大模型，突破传统限制，提升知识新鲜度与准确性。通过文档解析、数据清洗、元数据提取、内容分块、向量化等步骤，构建高效检索系统。问答阶段则包括查询预处理、数据检索、重排序、信息整合与LLM生成，确保答案精准且来源可靠。优化分块策略与混合检索方法，进一步提升系统性能与用户体验。

策略模式是一种行为设计模式，用于定义算法族并封装它们，使得算法可以相互替换，且不影响使用算法的客户端。在实际应用中，结合Spring框架和简单工厂模式，策略模式可以有效地处理多种消息类型，将不同策略处理后的数据更新到ES中，供商家搜索和统计使用。这种模式简单灵活，常与其他设计模式结合使用。

小编分享了一位算法工程师将大语言模型引入电商风控的经历。通过角色扮演、定义分析维度和结构化输入输出，工程师让AI从“初级分析员”逐步成长为“高级分析师”。过程中，工程师不断注入业务常识，教会AI具体问题具体分析，并提升其洞察力，最终使AI能在模糊信息中做出审慎判断。这一过程展示了Prompt工程在连接领域专家与通用人工智能中的创造性价值。

高可用系统建设中，应用、数据库、缓存和消息队列等多维度挑战需全面应对。京东技术实践揭示了常见陷阱及解决方案，涵盖代码故障、单容器故障、机房故障和GC优化等核心问题。通过精细化监控、预案准备和技术升级，系统稳定性和容错能力得以显著提升，确保业务在高并发场景下平稳运行。

ClickHouse凭借其独特的架构和技术创新，在大数据分析领域脱颖而出。采用列式存储和向量化引擎，大幅提升查询效率；预排序和表引擎设计优化了数据访问；分片与副本策略增强了系统扩展性和容错性。稀疏索引和跳数索引进一步加速查询。这些技术共同作用，使ClickHouse在处理海量数据时表现出色，成为联机分析处理的利器。

小编分享了一位算法工程师将大语言模型（LLM）应用于电商风控的实践。通过循序渐进的Prompt工程，作者将通用大模型调教为精准识别复杂风险的“AI专家”。从设定角色、定义分析维度到注入业务常识，再到教会AI深度分析与模糊裁决，逐步提升模型的能力。最终，AI不仅能识别单点异常，还能洞察团伙风险，成为可靠的“风控专家”。

OxyGent框架支持开发者灵活组合智能体系统，具备极致可扩展性和全链路决策追溯能力。通过20行代码即可快速启动智能体，覆盖环境安装、模型注册、MCP工具集成、智能体调试、多智能体协作及分布式部署等全流程。框架支持多种工具调用方式，提供数据持久化、并发控制及多环境配置部署功能，助力高效实现智能体应用。

Text2SQL任务经历了从规则到神经网络、预训练模型再到大语言模型的演进，当前面临提示优化、模型训练和推理增强三大挑战。通过J-Schema呈现数据库结构、Iterative DPO迭代训练和自洽性方法，模型在BIRD数据集上的执行准确率从56.6%提升至69.2%。未来探索方向包括数据构造、其他训练方法及多数据集测试，以期进一步优化模型性能。

本文探讨了如何利用大语言模型优化电商定价策略。通过RAG架构，结合检索器和生成器，模型能够基于相似商品价格提供精准定价建议。过程中引入强化学习与树搜索机制，提升模型推理能力与训练效率。实验显示，该方法较传统深度学习模型在准确性和速度上均有显著提升，尤其在处理全品类商品时表现出色。未来计划通过联合训练和对抗学习进一步优化模型效果。

电商定价挑战日益复杂，传统方法难以应对全品类需求。通过大语言模型与因果推断融合，提出新定价策略：利用RAG架构，结合检索与生成模型，优化价格推导逻辑。引入过程奖励与树搜索机制，提升模型推理准确性与训练效率。实验显示，新方法定价准确率显著提升，推理速度大幅加快，为电商定价决策提供更强支持。

Spring拦截器是处理请求的强大工具，支持权限、日志、性能监控等场景。它与WebApplicationContext紧密集成，提供HandlerInterceptor、AsyncHandlerInterceptor等类型，通过preHandle、postHandle等方法控制流程。配置灵活，支持注解和路径匹配，执行顺序可调。与过滤器相比，拦截器能访问Spring上下文和方法信息，适合MVC层逻辑处理。文中还展示了日志和认证拦截器的代码示例，直观呈现拦截效果。

【代码迷宫破局记】新人李明初入职场，深陷无文档、难传承的代码泥潭。灵机一动用AI串联零散知识：①建索引关联需求与代码；②训练智能体解答历史问题；③构建三阶知识体系（基础查询-知识关联-智能提示）。最终实现代码追溯、需求解析、开发辅助一条龙，让团队知识从碎片走向系统。未来还需优化代码生成质量和召回精度，但已迈出破局关键步！

京东广告借助Apache Doris构建冷热数据分层方案，有效应对数据激增带来的存储瓶颈。通过Doris 2.0的分布式存储功能，将冷热数据分离存储于不同介质，显著降低存储成本87%，提升查询性能10倍以上。优化冷数据Schema Change流程，实现快速数据迁移与单副本存储，进一步减少资源浪费，简化维护复杂度。