检索技术：非精准Top K检索
本文介绍了非精准Top K检索的优化思路与实现方法，通过简化打分机制提升检索效率。重点讲解了三种技术：基于静态质量得分排序、胜者表及分层索引，结合离线计算与在线截断，在保证结果质量的前提下大幅降低性能开销，广泛应用于搜索与推荐系统中。
RAG（检索增强生成）技术简介
RAG（检索增强生成）通过结合信息检索与文本生成，提升大模型回答的准确性与时效性。它利用向量数据库实现语义检索，支持智能客服、医疗诊断、法律咨询等场景，解决知识更新难、专业性不足等问题，并以“按需取用”机制突破上下文限制，兼顾效率与隐私。
Python解析淘宝商品详情API返回的JSON数据结构
你想通过 Python 解析淘宝商品详情 API 返回的 JSON 数据结构，核心是精准提取商品标题、价格、规格、库存等核心字段，并处理多层嵌套、字段缺失等常见问题。我会从数据结构分析、核心字段提取、异常处理、完整代码示例四个维度，给出可直接落地的解析方案。
开源框架：Zookeeper—序列化
ZooKeeper序列化机制基于`org.apache.zookeeper.jute`包，核心包括`InputArchive`、`OutputArchive`、`Index`和`Record`四大接口，分别实现反序列化、序列化、结构迭代与数据承载。支持二进制、CSV、XML格式，用于网络通信与数据存储。
开源框架：MongoDB—索引知识
MongoDB索引通过B-Tree结构提升查询效率，避免全表扫描。支持单字段、复合、地理空间、文本及哈希索引，适用于等值、范围、文本搜索及分片场景，显著优化数据检索性能。
下载了个AI模型怎么这么多文件？解密HuggingFace的神秘清单
你有没有遇过这种情况：满心欢喜下载了个7GB的AI模型，结果发现里面有11个不同的文件，完全不知道哪个是干什么的？就像买了个宜家家具，零件一大堆，说明书看不懂一样！其实每个文件都有它的使命，掌握了这些文件的作用，你就能自由地部署、微调、甚至修改AI模型了。 #人工智能 #模型部署 #HuggingFace #技术原理
