本文介绍了Flink SQL Gateway的REST API核心交互模型与关键配置。主要内容包括：1) 基于Session-Operation-Result的三步交互流程；2) 网络配置中address与bind-address的区别及bind-port范围配置建议；3) OpenAPI v1-v4版本功能演进；4) 常用API清单及使用场景；5) 结果拉取时的JSON与PLAIN_TEXT格式

若想把 Redis 的响应延迟控制在毫秒甚至微秒级，务必先用 redis-cli --intrinsic-latency 测出宿主机的基线，再通过 Latency Monitor、Slow Log 锁定耗时点；生产环境严禁使用 KEYS 等 O(N) 指令，可用 MGET/Lua/Pipeline 批量操作降低 RTT。注意 Redis 单线程特性，大键或批量过期会阻塞主循环；对慢查询可放到只读副

在实时化转型过程中，如何将“上百张业务表”的全量 + 增量一致地搬到 StarRocks/Doris/Elasticsearch/Iceberg？本文用 Flink CDC 给出一个工程化答案：用一份 YAML 描述整条管道，自动生成 Flink 拓扑、完成一致性快照与变更订阅、处理模式演进（Schema Evolution）、并以 Exactly-Once 语义落地端到端一致性。文末附性能与运维

本文介绍了如何在本地Redis中实现近似向量搜索（KNN），而不依赖外部向量数据库。通过HuggingFace模型生成384维向量，利用RediSearch的HNSW索引能力，结合go-redis v9完成端到端流程。内容包括环境准备、连接Redis、创建索引、生成文本嵌入、执行KNN查询和聚合统计，并对比了Hash和JSON两种存储方式的关键差异。适用于需要在本地实现高效向量检索的场景。

复读治理：采样止血 → 数据去重 → RLHF 负奖励性能提速：GPU + Flash Attention + 低比特量化 = 黄金三件套并发稳态≈ 吞吐上限运维：全部配置写进 systemd override；万事大吉按本文 Checklist 逐层落地，你的 Ollama 实例将不复复读、跑得飞快、线上稳如老狗。

在全球化时代，语言不再是沟通的障碍。得益于 Meta AI 的 **NLLB-200**（No Language Left Behind）模型，我们可以轻松实现 200 种语言的翻译。本文将带你一步步构建一个**基于控制台的多语言翻译工具**，它能自动检测输入语言并将文本翻译成简体中文。无论你是 NLP 爱好者还是想开发多语言应用，这篇教程都将为你提供实用指导。

RedisVL 提供了一个强大的 `SemanticCache` 接口，利用 Redis 的内置缓存能力和向量搜索功能，存储之前回答过的问题的响应。这不仅减少了对大语言模型（LLM）服务的请求和 token 消耗，降低了成本，还通过缩短生成响应的时间提升了应用的吞吐量。本文将详细介绍如何使用 RedisVL 作为语义缓存，涵盖初始化、基本使用、距离阈值调整、TTL 策略、性能测试以及带标签和过滤器

本文介绍了如何构建一个实时数据管道，将 TiDB 中的订单和商品数据通过 Flink CDC 同步到 Elasticsearch 进行可视化分析。主要步骤包括： 使用 Docker Compose 部署 TiDB 集群（包含 PD、TiKV、TiDB）、Elasticsearch 和 Kibana 准备 Flink 环境并配置 TiDB CDC 连接器 在 TiDB 中创建商品表和订单表，并插入测

本文介绍了Elasticsearch中的搜索模板(Search Template)功能，它通过Mustache模板语言将搜索请求模板化存储，实现查询逻辑与业务代码的解耦。文章从基础用法、Mustache语法要点、复杂检索策略模板化到工程化落地等方面进行了详细说明，并总结了常见问题与解决方案。搜索模板能有效提升搜索系统的可维护性，支持多团队协作，同时需要注意性能优化与安全控制。

特征KAGRAG数据依赖结构化数据（知识图谱、领域特定数据库）非结构化数据（文档、网页、文章等）知识更新机制静态知识库更新动态实时检索生成内容的可控性高度可控灵活但较难控制应用场景适配性知识密集型、专业领域（如医学、法律、技术支持）开放域、实时变化的场景（如新闻、客服、问答）在本篇博客中，我们深入探讨了KAG（Knowledge Augmented Generation）和RAG。