我们现在有一个驱动表customer，它存储客户id、姓名以及出生日期，默认情况下id是主键，没有任何索引，对此我们给出DDL语句：customer有一张关联表，c_id记录着与其关联数据的id，并用available_balance记录客户余额，对应DDL如下，可以看到此时我们没有添加任何索引：假设此时数据库大约有2000w的数据，我们希望查出姓名为if2vbdr1kzk47rdmulrxix4

AI编程能力突破人类极限，程序员面临职业重构 2026年初，Anthropic公司的ClaudeOpus4.5在工程师招聘测试中超越所有人类候选人，标志着AI编程能力达到专业工程师水平。该模型在SWE-bench测试中取得80.9%的突破性成绩，并能像人类一样使用命令行工具。虽然AI将承担90%的编码工作，但程序员角色将转向系统设计和创新领域。 这种变革带来双重影响：初级岗位减少20%，但为独立开

核心实现目标：通过LangChain的ToolChain、AgentExecutor，联动项目已有的自定义工具（MCP程序、Skill模块）、游戏业务系统，实现AI客服的全流程自动化响应，覆盖玩家咨询、故障分流、工单创建、日志查询等核心场景，与项目已有的Java SpringBoot、FastAPI技术栈无缝协同，打通“检索-决策-响应-业务联动”的全链路，提升客服服务自动化水平，减少人工介入。

命主原本教书为生，辛丑运中突然转行自媒体，凭犀利文风一鸣惊人，年入百万。金库开则财源滚滚，水库开则智慧泉涌，木库开则文星高照，火库开则名利双收。命盘中若有四库得位，其人往往内敛深沉，如璞玉藏于顽石，似明珠隐于沧海。四库冲开时，智者当如庖丁解牛，"以无厚入有间"，借天地之势成就人生。命主原是小会计，岁运冲库之际，突然获海外投资，三年间资产过亿。运至甲寅，甲来合己，寅来合戌，五行向火有情，开库方向正确

搞架构设计就像开车，新手只管踩油门，老司机得懂看路况预判风险。你说那些熔断、隔离、双活的设计，不就是给系统系安全带、装安全气囊吗？见过太多团队前期图省事，后期天天救火。就跟装修不舍得买好电线，住进去三天两头跳闸。所以说啊，架构师的眼光得比业务跑得快半步，既要扛得住今天的量，还要兜得住明天的险。这行当最迷人的地方就在这儿——你设计的每个决策，都在默默守护着千万用户的体验。当用户丝滑地用着AI功能时，

摘要：RAG（检索增强生成）是企业AI应用的核心技术之一，其架构设计依赖于数据工程和信息抽取，其中文档分块（Chunking）是关键环节。文章分析了5种主流分块技术：1）固定大小分块简单易实现但可能割裂语义；2）语义分块保持语义连贯性但依赖相似度阈值；3）递归分块结合自然分隔符和大小限制；4）基于文档结构分块保持文档逻辑但结构依赖性较强；5）LLM分块语义准确但计算成本高。实践表明语义分块效果较优

项目是今年 4 月份开始的，我以小版本迭代+AB 灰度的方式推进，耗时 3 个月，期间我们重点关注问答体验、以及AI 解决问题的能力。实现基本功能意图识别、追问逻辑、上下文联系、知识库管理、支持多语言问答 等基于 RAG 的问答实现复杂功能：文字、图片问答（图片理解、文字提取、自动检测语言并翻译）AI 查询接口数据、与 API 交互（商品推荐、套餐查询、登录状态判定）多步骤的技术故障处理（AI 引

这个平台从长远来看，一定会有更多类似的平台或者 prompt Agent 也是要出现了呢毕竟 minimax 的海螺 AI 已经提出了视频生成的 agent加上今年 agent 元年的加持未来半年还会出现多少 Agent ，非常不好说。

本文介绍了向量数据库的核心概念及应用场景。作者通过亲身经历说明传统关键词检索的局限性，指出向量数据库能通过语义相似度实现智能检索。文章详细解析了向量数据库的工作原理，包括数据向量化、存储结构和检索机制，并对比了FLAT、HNSW等不同索引算法的特点。针对相似度计算，介绍了欧几里得距离、余弦相似度等方法的应用场景。最后，作者评估了Milvus、Pinecone等主流向量数据库的优缺点，建议新手从Fa

但是它对电脑配置的要求很高，因为它的定位是给企业使用，而不是针对个人的，所以建议选择Linux服务器安装（如果个人想Mac安装使用，有很多的坑）。所以越是好用的工具，越想充分发挥出工具的特性，往往需要一定的技术储备。安装：配属上，推荐4核+8G即可，但为了更好的扩展性，也可以参考下面官方推荐的配置，但我个人感觉前期没必要堆那么多核的CPU，反而内存应该稍微大一些。先抛出大家最感兴趣和最关心的，下面