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。

京东综合能源管理平台多维数据分析引擎的架构和设计。

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。

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。

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

这是一篇适合Java工程师体质的AI开发教程。

本文介绍了与Transformer相关的自注意力机制。

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

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。

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？

Embedding是将高维对象映射到低维空间的技术，用于将离散词语转化为连续向量表示。它在AI领域中应用广泛，特别在机器学习和自然语言处理中。通过向量化和计算余弦值，可以实现文本检索和排序。Vearch是一个支持文本检索的平台，可以进行向量检索和文本检索。在项目中，Vearch的主要能力是存储和检索，满足功能要求，但对于新手来说使用稍有不适。发现许多业务团队将Vearch用于推荐、查重等业务能力上，对于我们来说是一种知识与技能拓展，并为后续的测试提供了新的视野和思路。

本文作者通过前端大型应用维护成本高等问题，讲述了如何有效整合两个大型应用的解决方案，达到了提升开发效率及节约服务器资源等效果。通过本文可以了解前端应用进行系统化融合的技术方案。

随着技术的快速进步，如何更高效地利用这些大模型（LLM）来解决具体问题？如何通过检索增强生成（RAG）技术提高信息的准确性和相关性？以及如何设计能够有效集成LLM、RAG和其他AI技术的智能体？

春晚背后的技术力量：营销权益平台如何迎接高并发挑战并确保系统稳定性与安全性？