一文讲清楚：RAG与微调的区别以及企业选择方向——AI百科
在人工智能领域，大语言模型（LLM）推动了技术革新，而微调与检索增强生成（RAG）成为两大主流技术路径。微调通过训练模型内化专业知识，适用于知识稳定、术语密集的场景；RAG则通过外部知识库增强模型输入，适合知识更新快、需实时性的任务。两者各具优势，也存在融合趋势。随着AI向通用智能体演进，结合微调的专业深度与RAG的知识广度，已成为企业构建智能系统的新范式。理解二者差异，是实现AI工程化与专业赋能的关键。
Tablestore OpenMemory MCP : 跨会话、跨模型的智能记忆解决方案
本文介绍了Mem0的原理与应用场景，并基于Mem0构建了Tablestore OpenMemory MCP服务，实现个性化旅行规划助理。Mem0是一种为大型语言模型设计的智能记忆层，通过向量数据库持续学习用户交互信息，实现跨会话的个性化记忆管理。该服务提供多种MCP工具，便于集成到各类AI应用中。最后演示了个性化旅行规划应用，并介绍了服务的运行与配置方式。
查询 csv/xls 等文件--SPL 轻量级多源混算实践 2
SPL 支持多种文件格式处理，无论是 CSV 还是 Excel，均可通过简单语法完成数据读取与复杂计算。对于有标题或无标题文件，SPL 提供灵活字段引用方式，支持过滤、分组、汇总等操作。同时，SPL 兼容 SQL92 语法，允许用户使用 SQL 查询文件数据，适合熟悉 SQL 的用户。复杂计算可结合 SPL 原生语法与 SQL 混合使用，实现高效数据分析。
java 集合入门基础理论的核心概念与实用长尾知识
本文介绍了Java集合框架的基础理论知识，包括单列集合（List、Set、Queue）和双列集合（Map）的特点及常用实现类（如ArrayList、HashSet、HashMap等）。详细讲解了集合的遍历方式（迭代器、增强for循环、Lambda表达式）和典型应用场景（如数据去重、键值存储等）。通过具体代码示例，帮助初学者理解集合框架的核心概念和实际应用，为Java编程中的数据存储与管理提供基础指导。
基于 RuoYi-Vue-Pro 定制了一个后台管理系统 ， 开源出来！
从职业生涯伊始，我一直是微服务架构的坚定拥趸，这很大程度上源于长期深耕互联网行业，习惯了高并发、分布式架构下的开发模式。
然而，去年在优化某航空公司核心用户中心系统时，我的技术认知受到了不小的冲击。
因为航空公司用户中心是一个典型的单体应用——尽管业务量不小，但稳定的业务模型和有限的扩展需求，使得单体架构反而比微服务更高效、更经济。
Redis核心数据结构与分布式锁实现详解
Redis 是高性能键值数据库，支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希、有序集合等，广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理。本文详解其核心数据结构及分布式锁实现，帮助开发者提升系统性能与并发控制能力。