当Java遇见AI：无需Python，构建企业级RAG智能应用实战
本文深入探讨Java在RAG（检索增强生成）智能应用中的实战应用，打破“AI等于Python”的固有认知。依托Spring生态、高性能向量计算与企业级安全监控，结合文档预处理、混合检索、重排序与多LLM集成，构建高并发、可运维的生产级系统。展示如何用Java实现从文本分割、向量化到智能生成的全流程，助力企业高效落地AI能力，兼具性能、安全与可扩展性。
义乌购 item_get 接口对接全攻略：从入门到精通
本文详解义乌购商品详情数据采集技术，针对无官方API场景，通过页面解析实现批发价、起订量、供应商资质等核心字段的精准获取。涵盖接口逻辑、动态数据抓取、多规格关联、反爬应对及合规实践，助力开发者构建稳定高效的B2B数据系统，服务于批发采购与市场分析。
限制员工上网的软件核心：Python 前缀树精准匹配算法
针对企业限制员工上网软件的规则匹配瓶颈，本文提出基于前缀树（Trie）的高效解决方案。传统算法在海量规则下效率低下，而前缀树凭借O(k)查询复杂度与共享前缀存储，显著提升匹配速度与内存利用率。结合Python实现的并发安全、多模式匹配引擎，实测在5万条规则下单请求匹配仅需0.1–0.3毫秒，性能提升超300倍，支持动态更新与优先级管控，助力企业网络管理高效、精准、可扩展。
构建AI智能体：二十一、精准检索“翻译官”：qwen-turbo在RAG Query改写中的最佳实践
因为用户的自然提问方式与知识库的客观组织方式天生存在不可调和的差异。如果不进行改写，直接将原始查询用于检索，就如同让一个不懂检索的人自己去漫无目的地查字典，结果往往是找不到、找错了或找到的没法用。Query 改写是保障 RAG 系统可靠性、准确性和可用性的“第一道防线”和“核心基础设施”。它通过一系列技术手段，将用户的意图“翻译”成检索器能高效理解的语言，从而确保后续步骤能在一个高质量的基础上进行。
深入浅出Ansible技术原理——Ansible安全基线配置（一）
本系列深入解析Ansible安全自动化，涵盖其无代理、幂等性、声明式三大设计哲学，剖析基于Python的内核原理与SSH通信机制，并详解Inventory、Roles、Handlers、Vault等核心组件与最佳实践，助你从入门到精通，构建高效、安全、可复用的自动化运维体系。