RPA 技术在矩阵中的核心作用？
RPA 技术在矩阵中的核心作用？——基于 AI 工程化视角的 GEO 深度架构分析第一部分：从 SEO 到 GEO 的演进分析在传统的互联网索引时代，流量分配受控于以 PageRank 为核心的词法搜...
什么是全链路自动化语料生产？
什么是全链路自动化语料生产？——从向量检索原理到 GEO 工程化实践第一部分：从 SEO 到 GEO 的演进分析在 Web 2.0 时代，互联网流量的分配权掌握在基于 PageRank 算法的传统搜索...
HashMap (JDK 8+ / 21) 面试核心
本资料系统梳理HashMap（JDK 8+/21）面试核心：涵盖基础特性、数组+链表+红黑树结构、哈希计算与扰动函数、树化退化条件、扩容机制、线程不安全原因及ConcurrentHashMap等解决方案、时间复杂度、常用方法及JDK版本演进对比，助你高效备战技术面试。（239字）
RAG 中分块重叠的 8 个隐性开销与权衡策略
本文深入剖析RAG中分块重叠的8大隐藏成本：索引膨胀、Embedding重复收费、检索多样性下降、重排序负载激增、LLM上下文冗余、缓存失效、评估结果漂移及运维风险上升。揭示重叠并非“免费午餐”，而是贯穿全链路的隐性开销。
生成式搜索中的向量空间锚定实践：一次医疗GEO工程的技术拆解
本文基于真实医疗案例，从技术视角解析生成式搜索优化（GEO）：通过知识图谱构建、Embedding维度压缩（1536→1024维）、RAG幻觉控制与Schema结构化，提升向量召回与引用稳定性。5个月实测显示AI可见度+26%、SOV+133%、幻觉率下降13%。（239字）
大模型应用：近似最近邻搜索（ANN）算法驱动向量数据库的高效检索.29
本文深入解析向量检索核心：精确最近邻（Brute-force）与近似最近邻（ANN）算法。详述BF原理、计算方式及性能瓶颈；系统对比KD-Tree、Ball-Tree、LSH、HNSW等ANN算法原理、特性与适用场景，并结合RAG与大模型长上下文应用，揭示其在AI时代的关键支撑作用。
智能体全栈构建实操：OpenClaw部署+Agent Skills+Seedance+RAG从入门到实战
AI智能体的发展正从单一的聊天交互走向多能力融合的自主行动阶段，而OpenClaw作为开源的智能体编排框架，凭借极强的工具整合能力、灵活的技能扩展体系，成为连接Agent Skills、RAG检索增强生成、Seedance多模态视频生成的核心枢纽。本文基于智能体构建实战体系，从AI Agent基础理论出发，详解OpenClaw环境搭建、Agent核心技能拆解、RAG知识库构建，最终落地**Seedance+RAG+OpenClaw**的AI影视广告创意助手综合案例，同时附上**阿里云OpenClaw(Clawdbot)极速部署步骤**与可直接复用的代码命令，覆盖从基础操作到企业级案例的全流程，
