用 LLM 辅助性能测试报告生成
性能测试报告通常包含测试概述、方案说明、结果分析、问题定位、优化建议及上线评估等内容。报告编写面临数据分析复杂、撰写耗时、经验依赖等问题。引入大型语言模型（LLM），可实现报告智能生成，提升效率与专业度。LLM具备自然语言生成、数据归纳、专家知识迁移等能力，可适配多格式、多语言输出。通过构建LLM辅助的报告生成引擎，结合Prompt设计，可高效输出结构化报告。实践表明，LLM在测试结论总结、瓶颈分析与优化建议方面表现优异，为性能测试智能化升级提供有力支撑。
从基础到高阶，全面提升AI生成质量
本文介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的三大核心模块：文档分块、检索排序与反馈自适应。涵盖17种关键技术，如基础分块、语义分块、上下文增强、重排序、反馈闭环与知识图谱融合等，旨在提升信息检索质量与生成答案的准确性。通过模块化设计，系统可灵活适配不同业务场景，实现持续优化与智能进化，为构建高效、精准的AI应用提供技术支撑。
大模型开发从入门到部署
本内容系统讲解大语言模型技术，涵盖BERT、GPT等主流架构，深入Transformer原理与自注意力机制，结合PyTorch实战，详解张量操作、自动求导与模型训练，并介绍RAG、Agent等典型应用场景，助你掌握AI核心技术。
别让“忽略”变成技术债，解锁排查思路
本文系统分析了前端开发中各类警告（Warning）的处理策略，涵盖评估模型、安全改造方法、高效解决技巧及自动化管理方案，旨在提升代码质量与团队协作效率。
17种RAG实现方法大揭秘
RAG（检索增强生成）通过结合外部知识库与LLM生成能力，有效解决大模型知识滞后与幻觉问题。本文详解三类策略、17种实现方案，涵盖文档分块、检索排序与反馈机制，并提供工程选型指南，助力构建高效智能系统。
Java从作用域到对象高级应用
本内容详细讲解了JavaScript中的作用域类型（函数作用域、块作用域、全局作用域）、作用域链、垃圾回收机制、闭包、变量提升、函数参数、数组方法、内置构造函数、对象高级知识、原型链、对象赋值、深浅拷贝、递归、异常处理及this指向等内容，全面覆盖JS核心概念与编程技巧。
我看到的不只是效率-JSON
CodeBuddy IDE是一款集代码编写、AI辅助、组件生成、自动部署于一体的在线开发平台。它简化开发流程，提升效率，让开发者从“想法”到“作品”更快速落地。
JSON基础知识与实践
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，基于JavaScript语言的子集，具有易读、易解析和跨语言等优点。它广泛应用于前后端数据交换、API设计、配置文件存储及移动应用开发等场景。JSON数据由键值对构成，支持字符串、数值、布尔值、数组和对象等类型，结构清晰且可嵌套，适合网络传输。自2001年由Douglas Crockford提出后，JSON因其简洁性和灵活性逐渐成为互联网主流数据格式之一，并被标准化为ECMA-404。
《Vue 3与Element Plus构建多语后台的深层架构》
本文围绕基于Vue 3与Element Plus构建多语言企业级后台管理系统展开，探讨全球化架构的深层逻辑。从底层响应式设计出发，阐述如何让语言成为系统核心状态，实现组件国际化的深度适配与语义映射的精准构建。分析状态管理与语言切换的协同机制，强调文化适配的隐性维度，提出性能优化的分层策略与系统扩展的进化机制，最后指出实战中需关注的细节陷阱。文章揭示多语言系统不仅是功能实现，更是技术与人文结合的架构艺术，为全球化后台开发提供高阶思路。
LangGraph架构解析
本文深入解析了传统Agent开发的三大痛点：状态管理碎片化、流程控制复杂及扩展性差，提出使用LangGraph通过有向图模型重构工作流，将LLM调用与工具执行抽象为节点，实现动态流程跳转。文中详述LangGraph四大核心组件——状态机引擎、节点设计、条件边与工具层集成，并结合生产环境最佳实践，如可视化调试、状态持久化与人工干预机制，最终对比LangGraph与传统方案的性能差异，给出选型建议。