高级RAG优化手册：3招解决检索不准和查询模糊
本文深入解析RAG（检索增强生成）技术的核心优化方法，涵盖背景、架构与实践。RAG通过整合外部知识库，弥补大语言模型在实时性、准确性和专业性上的不足，广泛应用于企业场景。文章系统讲解RAG如何解决知识静态、生成幻觉与专业深度不足等问题，并剖析其离线索引与在线生成的闭环流程。此外，还介绍了高级优化策略，如查询重写、混合检索与结果重排序，助力突破RAG应用瓶颈。
Oracle数据库创建表空间和索引的SQL语法示例
以上SQL语法提供了一种标准方式去组织Oracle数据库内部结构，并且通过合理使用可以显著改善查询速度及整体性能。需要注意，在实际应用过程当中应该根据具体业务需求、系统资源状况以及预期目标去合理规划并调整参数设置以达到最佳效果。
从“字”到“画”：基于Elasticsearch Serverless 的多模态商品搜索实践
本文深入探讨了多模态商品检索的通用解决方案，重点介绍了其核心技术：Embedding（向量化）与向量检索。通过稠密与稀疏模型、欧氏距离、余弦相似度、HNSW算法及BBQ量化等技术，解析如何实现高效的多模态搜索。同时结合阿里云AI搜索开放平台与Elasticsearch Serverless，展示了如何低成本、快速搭建高性能多模态商品搜索系统，并通过完整Demo演示了从数据处理到最终检索的全过程。
重塑AI数据流：PolarDB IMCI原生向量能力深度解析
PolarDB IMCI通过将向量索引与Embedding能力深度集成至数据库内核，构建多模态混合检索架构，实现向量数据全生命周期管理。开发者仅需熟悉SQL即可完成AI应用开发，显著降低技术栈分裂带来的开发、运维及使用成本，提升效率与实时性。
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。
十年大厂员工终明白：MySQL性能优化的尽头，是对B+树的极致理解
存储引擎是数据库的核心组件，负责数据的存储与管理。常见存储引擎如MySQL的InnoDB采用B+树结构，以优化读取性能，支持高效查询、范围检索和有序遍历。相比哈希表和B树，B+树通过减少I/O次数，提升大规模数据下的查询效率。本文深入解析B+树的原理、优势及其在MySQL中的应用。
5-MongoDB实战演练
本项目基于Spring Boot与MongoDB实现文章评论系统，涵盖评论增删改查、按文章ID查询、分页查询及点赞功能。采用SpringDataMongoDB简化数据库操作，通过MongoTemplate优化点赞逻辑，提升性能。