發(fā)簡信
IP屬地：廣東
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AI對電商系統(tǒng)的價值重構(gòu)概覽 借助AI相關(guān)技術(shù)，賦能各類型電商與行業(yè)模塊，通過各類AI相關(guān)落地應(yīng)用，從而對行業(yè)產(chǎn)生流量邏輯、用戶體驗、行業(yè)效率、企業(yè)成本、職能替代、市場...
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Function Call發(fā)展歷程與使用大模型的 Function Call（函數(shù)調(diào)用）功能，經(jīng)歷了從簡單的工具調(diào)用到復(fù)雜的智能體協(xié)作的演變過程。以下是其發(fā)展歷程的關(guān)鍵階段： 1. 早...
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領(lǐng)域模型案例分析在做架構(gòu)設(shè)計時，一個好的架構(gòu)應(yīng)該需要實現(xiàn)以下幾個目標(biāo)： 獨立于框架： 架構(gòu)不應(yīng)該依賴某個外部的庫或框架，不應(yīng)該被框架的結(jié)構(gòu)所束縛。獨立于UI： ...
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Redis數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化對于集群系統(tǒng)，一般緩存是分布式的，即不同節(jié)點負(fù)責(zé)一定范圍的緩存數(shù)據(jù)。我們把緩存數(shù)據(jù)分散度不夠，導(dǎo)致大量的緩存數(shù)據(jù)集中到了一臺或者幾臺服務(wù)節(jié)點上，...
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Redis性能優(yōu)化Redis基礎(chǔ)概念 在開始性能優(yōu)化前,首先先了解下Redis的基礎(chǔ)概念,再分析可能出現(xiàn)性能瓶頸的節(jié)點 Redis線程模型 IO多路復(fù)用負(fù)責(zé)各事件...
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數(shù)據(jù)分析梳理數(shù)據(jù)分析的作用 發(fā)生了什么：追溯過去，了解真相。 為什么發(fā)生：洞察事務(wù)發(fā)生的本質(zhì)，尋找根源。 未來可能發(fā)生什么：掌握事務(wù)發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測未來。 ...
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Agent在商家側(cè)的應(yīng)用場景分析
商品運營 選品大師（選品） 機(jī)會分析（拓品） 快速上架商品頁/圖片URL(發(fā)品) 擴(kuò)充關(guān)鍵詞/動態(tài)標(biāo)題 生成視頻/圖片 店鋪商品搬家 廣告投放助...
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多Agent存在的問題以及解決思路在Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?論文地址:https://arxiv.org/pdf/2503.136...
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秒殺活動設(shè)計思路存在的問題 瞬時流量的承接 防止超賣 預(yù)防黑產(chǎn) 避免對正常服務(wù)的影響 兜底方案 思路 首先是前端： 利用 CDN 緩存靜態(tài)資源（秒殺頁面的 HT...