RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。
唯品会 API 开启唯品会店铺精准营销新策略
在竞争激烈的电商市场中，唯品会作为领先的折扣平台，通过API技术助力商家实现精准营销。API为商家提供用户行为、商品与交易数据，支撑用户画像、个性化推荐、动态定价、跨渠道营销与库存预测等策略，提升转化率与用户忠诚度，推动销售增长与营销智能化升级。
基于深度学习的音乐推荐系统
本文探讨了信息过载背景下推荐系统的发展与应用，重点研究基于卷积神经网络的音乐推荐系统设计与实现。内容涵盖推荐系统的发展历程、技术架构及在音乐领域的应用，介绍了系统开发中使用的Python、MySQL与B/S结构等关键技术，并提出了通过输入文字实现音乐推荐的解决方案，旨在提升用户个性化音乐获取效率。
SSL/TLS协议如何确保HTTP通信的安全
通过这些机制和过程，SSL/TLS对HTTP通信提供了强大的保护，确保数据不被未授权的第三方访问或篡改，这对维护数据隐私和网络安全至关重要。随着互联网技术的不断进步，SSL/TLS协议本身也在不断更新和升级，以对抗新出现的威胁和满足现代网络的要求。
借助唯品会 API，唯品会店铺运动商品库存管理优化
本文介绍如何利用唯品会API优化运动商品库存管理。运动商品因季节性和促销影响，库存波动大，传统管理易导致缺货或积压。通过唯品会API，可实现库存实时监控、销售数据同步与自动化补货。结合预测模型与API数据，店铺可降低成本、提升效率，并增强市场响应能力，实现智能化运营。