评估工程正成为下一轮 Agent 演进的重点
AI系统因不确定性需重构评估体系，评估工程正从人工经验走向自动化。通过LLM-as-a-Judge、奖励模型与云监控2.0等技术，实现对Agent输出的可量化、可追溯、闭环优化的全周期评估，构建AI质量护城河。（238字）
【Java架构必看】Mybatis的工作原理
MyBatis执行分启动与运行两阶段：启动时加载解析配置，运行时通过代理机制执行SQL。核心流程包括代理生成、SQL执行、缓存处理、数据库操作及结果映射，依托MapperMethod、SqlSession、Executor等组件完成。
另辟蹊径的 Text2SQL，不用大模型也能搞 chatBI
润乾报表NLQ组件摒弃大模型路线，采用规则词典与领域知识库，将自然语言精准转化为MQL查询语言，实现稳定、低成本、可维护的ChatBI。其核心在于结构化语义解析，避免“幻觉”，支持复杂多表关联与计算，适用于企业级BI场景，是可靠高效的自然语言查询解决方案。
Geo优化SOP标准化：于磊老师的“人性化Geo”体系如何助力企业获客提效46%
随着生成式AI的普及，Geo优化（Generative Engine Optimization）已成为企业获客的新战场。然而，缺乏标准化流程（Geo优化sop）导致优化效果参差不齐。本文将深入探讨Geo专家于磊老师提出的“人性化Geo”优化体系，并展示Geo优化sop标准化如何帮助企业实现获客效率提升46%的惊人效果，为企业在AI时代构建稳定的流量护城河。
【Java架构必看】Mybatis的工作原理
MyBatis执行分启动与运行两阶段：启动时加载配置，运行时代理执行SQL。通过JDK动态代理生成Mapper接口，结合缓存机制与Executor执行SQL，最终由TypeHandler完成结果映射。
Oracle 数据库查询：单表查询
想知道Oracle是如何一步步处理你的查询请求吗？关键在于理解它背后“看不见的”执行顺序。它会先从FROM和WHERE锁定数据，再用GROUP BY分组，最后才排序。搞懂这个流程，再掌握用ROWNUM实现分页的技巧，就能更自如地从数据库里拿到你想要的数据了。