超越问答：深入理解并构建自主决策的AI智能体(Agent)
如果说RAG让LLM学会了“开卷考试”，那么AI智能体（Agent）则赋予了LLM“手和脚”，使其能够思考、规划并与真实世界互动。本文将深入剖析Agent的核心架构，讲解ReAct等关键工作机制，并带你一步步构建一个能够调用外部工具（API）的自定义Agent，开启LLM自主解决复杂任务的新篇章。
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。
拔俗AI政务智能体：让政务服务更聪明、更贴心
AI政务智能体是基于人工智能的“数字公务员”，可24小时在线解答政策疑问、智能引导办事、自动填表申报，让政务服务更高效便捷。它整合政策数据，实现“一问即答、一办到底”，提升群众满意度，助力政府治理现代化，推动“数据多跑路，群众少跑腿”真正落地。
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》：树结构的精妙世界与算法实践
树是层次化数据的核心结构，涵盖二叉树、平衡树、红黑树及B/B+树等。广泛应用于数据库索引、文件系统与算法设计，Java中TreeMap/TreeSet即基于红黑树实现。掌握树结构，助力高效编程与系统设计。（238字）
常见面试题23
Redis红锁通过多节点加锁解决主从故障导致的锁失效问题，但Redisson实现存在缺陷，不建议使用。MQ用于异步削峰、系统解耦，适用于数据同步、短信通知等场景。通过生产者确认、消费者重试等机制保障消息可靠传输与处理。