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(yàn)、行業(yè)效率、企業(yè)成本、職能替代、市場機(jī)遇等影響價值。 AI產(chǎn)品設(shè)計...
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) -
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. 早期探索：規(guī)則與模板匹配 最初的...
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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(shí)現(xiàn)以下幾個目標(biāo)： 獨(dú)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(dú)立于UI： 前臺展示的樣式可能會隨時發(fā)生變...
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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(diǎn)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(diǎn)上，稱為數(shù)據(jù)傾斜。一般來說數(shù)據(jù)傾斜...
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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(diǎn) Redis線程模型 IO多路復(fù)用負(fù)責(zé)各事件的監(jiān)聽（連接、讀、寫等），當(dāng)有...
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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。 我們該怎么做：基于你已經(jīng)知道的...
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Agent在商家側(cè)的應(yīng)用場景分析
商品運(yùn)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 廣告投放助手 一鍵開啟智能投放全站推廣 ...
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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/2503.13657[https://arxi...
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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 HTML、CSS、JS 等），減輕...
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RocketMQ源碼梳理整體流程 生產(chǎn)端 補(bǔ)充說明● producer首先訪問namesvr獲取路由信息，namesvr存儲Topic維度的所有路由信息（包括每個topic在每個Broker的隊(duì)列分...
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數(shù)據(jù)一致性保障緩存和數(shù)據(jù)庫的同步可以通過以下幾種方式: 先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫 先更新數(shù)據(jù)庫存，再更新緩存 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫，后續(xù)等查詢把數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)回種到緩存中 先更新數(shù)據(jù)庫，...
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RocketMQ基礎(chǔ)概念以及常見的坑使用場景 異步處理、服務(wù)解耦、流量控制。消息隊(duì)列的典型應(yīng)用場景：? 訂單系統(tǒng)：在電商系統(tǒng)中，訂單的創(chuàng)建、支付、發(fā)貨等步驟可以通過消息隊(duì)列進(jìn)行異步處理和解耦。? 日志處理：使用...
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領(lǐng)域模型設(shè)計梳理背景 DDD到底解決了什么問題?它是怎么演化出來的？我們先來看看傳統(tǒng)的三層架構(gòu) 說明 層級功能職責(zé)表示層（Presentation Layer）處理用戶界面和用戶輸入。展示數(shù)...
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Agent智能運(yùn)維背景 隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，企業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。業(yè)務(wù)邏輯的快速變化以及不同平臺用戶行為的顯著差異，使得系統(tǒng)的適配難度大幅增加。同時，系統(tǒng)變更的頻率越來越高，每一次變更都可...
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營銷心理學(xué)損失厭惡 損失厭惡是指人們面對同樣數(shù)量的收益和損失時，認(rèn)為損失更加令他們難以忍受。同量的損失帶來的負(fù)效用為同量收益的正效用的2.5倍 當(dāng)涉及的是收益時，人們表現(xiàn)為風(fēng)險厭惡。 ...