随着AI相关技术的发展尤其是大语言模型(LLM)的广泛应用，海量的非结构化数据随之而来，如何存储以及高效检索这些数据成为热点问题，在此背景下AI时代的DB基座——向量数据库便应运而生了！

向量数据库支持存储AI算法经过Embedding后产生的向量类型数据，通过索引技术和向量相似度距离查询方法来支持向量数据的高效检索，解决了AI领域对于向量数据存储和高效检索的问题。

携程旅行App中近半数业务页面使用H5 Hybrid和RN技术开发，为了提高页面加载速度和成功率，我们在开发Hybird技术之初就采用了离线包方式，即将RH5 Hybrid或者RN开发的业务代码打包到App中，直接通过应用商店分发到用户终端。如果有业务功能有变更，就通过我们的无线发布系统，将新的业务离线包更新到App中，从而做到随时发布，动态更新。

当然如果都是全量发布，App在启动时就需要下载更大的离线包，增加用户流量的同时加大了下载失败的概率，因此需要考虑好增量更新的方案。

千亿级数据查询 500ms 内响应。

剖析自动化本质，提升自动化整体效率。

一图胜千言，图片是信息传递的重要载体。当用户进行社交媒体分享时，图片是比文字更加直观的展示方式。在一些分享的场景可能天然就有图片，比如分享一个商品，商品的图片就是最直观的展示方式。但是在一些场景下，可能没有天然的图片，比如分享一个从北京到上海的火车线路，这时候就需要我们自己生成图片。

高度配置化和透明化，让算法团队专注于策略的效果优化和业务目标的实现。

实现故障的主动发现和自动修复。

随着市场环境的快速变化，尤其是在经历了疫情之后，金融市场逐渐从增长期过渡到成熟期。

QUIC网络架构优化，全链路埋点监控，拥塞控制算法探索。

随着人工智能在各个领域的应用，客服领域也有了很多落地场景，比如售后智能问答、智能IVR、智能问题挖掘 、智能质检等，提高了客服的效率，节约了人力成本，提升了用户体验，本文主要介绍酒店售后智能问答的应用。

本文分享将深入剖析我们在应对流量高峰、突破系统瓶颈、强化系统稳定性以及实现高可用性等方面的应对策略与实践效果。

介绍在应对流量高峰、突破系统瓶颈、强化系统稳定性等方面的应对策略与优化效果。

“个人中心设计或改版这道题”一定出现过在大多设计师的工作生涯中；那遇到这类项目的时候要怎么启动，该怎么思考呢？

通过自动化特征选择和因果关系检测，可以帮助进行归因分析。在这次酒店转化率下降的案例中，通过报表统计数据和因果关系检测，发现影响转化率下降的主要原因是预订到下单页面的新客连住人群和非会员青年人群的波动。这些因素属于可控因素，可以通过调整年龄结构、用户核心目的地和会员策略来提高转化率。因此，建议从这些因果关系链路的原因变量入手，以改善转化率。

Kubernetes集群中的DNS服务经过改进，采用新架构提升了解析效率和可用性。改造后的方案隔离故障域，每个Pod首选本地的q-dnsmasq进行解析，当q-dnsmasq不可用时，由kube-svc（coredns）兜底。同时，新方案通过并发请求多个Coredns和localdns，提高解析效率。这样可以将可能的解析问题控制在单个Pod上，便于快速隔离或自动隔离。新方案还提升了缓存命中率，通过按节点分散的方式确保pod访问的首选dns一致性，提高缓存命中率。此外，新方案具备首次选nameserver，并通过并发请求多个nameserver提高可靠性。

深入了解微服务架构核心组件。