精通RAG：从“能用”到“好用”的进阶优化与评估之道
你的RAG应用是否总是答非所问，或者检索到的内容质量不高？本文聚焦于RAG系统的进阶优化，深入探讨从查询转换、多路召回与重排序（Rerank）等高级检索策略，到知识库构建的最佳实践。更重要的是，我们将引入强大的`Ragas`评估框架，教你如何用数据驱动的方式，科学地量化和提升你的RAG系统性能。
从零到一构建你的第一个检索增强生成应用
本文将带你深入了解检索增强生成（RAG）技术的核心思想，解决大型语言模型（LLM）固有的知识局限和“幻觉”问题。我们将一步步拆解RAG的工作流程，从文档处理到向量检索，并提供一份基于Python的简易代码实现，助你快速上手，构建你的第一个RAG应用。
订单多条件筛选接口设计与实现
电商订单多条件筛选接口设计，支持时间、状态、金额等动态查询。基于Flask+SQLAlchemy实现，通过组合过滤条件、分页及复合索引优化性能，结合缓存与参数校验，提升响应效率与系统稳定性。
《数据之美》：哈希结构的精妙世界与Java实现
哈希表是一种通过键值映射实现快速查找的数据结构，Java中的HashMap采用“数组+链表+红黑树”混合结构，结合高效哈希函数与动态扩容机制，在平均O(1)时间内完成增删改查。其核心包括哈希计算、冲突解决（拉链法）、树化优化及线程安全替代品ConcurrentHashMap，广泛应用于缓存、统计和索引等场景，是提升程序性能的关键工具。