Jackeyzhe

摘要： 做 RAG 的人大概都经历过这么个流程：数据在 S3 上的 Parquet 文件里躺着，你得先把它读出来，跑一遍 Embedding 模型，再把向量写进 Milvus。原始数据一份，向量数据又一份。数据湖一份，向量库一份。 然后问题就来了。数据更新了怎么办？向量过期了怎么办？两份数据怎么同步？半夜跑 阅读全文

摘要： 8 月 17 日晚，无数开发者像往常一样打开 GitHub，准备提 PR、跑流水线、找代码。结果等来的，不是页面，是超时、报错、转不完的圈。 Issues 打不开，PR 提不上，Actions 卡住不动，连 Copilot 都开始罢工。微博上有人调侃："今天全世界的程序员都在摸鱼。" 但真相，比摸鱼 阅读全文

摘要： 事情是这样的。 昨晚摸鱼刷推，看到吴恩达发了一条长得离谱的推文，一千多个英文单词，配了一张图，叫The AI Engineering Skills Map，AI工程技能图谱。 我读了两遍，把图存了下来，然后老老实实从头到尾翻译了一遍。 很多不关注这个领域的朋友可能不知道吴恩达的分量。前百度首席科学家 阅读全文

摘要： 时间都去哪儿了？ 我每周最烦的时间点，基本就是写周报。 前阵子我粗略算了一下，过去 3 个月我光是手写 prompt、翻记录、拼周报，差不多花了 12 个小时。平均下来，每周 50 分钟左右。这里面写字的时间其实不多，大头都花在找材料上：翻 GitHub，看这周提交了什么；翻 Jira，看哪些 ti 阅读全文

摘要： 写公众号最折磨人的不是动笔。是排队。 选题 30 分钟、查资料 1 小时、写稿 2 小时、审校 30 分钟、配图 20 分钟。每个环节都得盯着前一个 AI 跑完才能开始下一个。我后来意识到，我不是在写文章，我是在陪 AI 排队。 这篇要解决的就是这件事：用 Hermes 搭一个 3 Agent 流水线，把调研、写作、审校三件事拆给三个 AI 并行跑，整篇压缩到 10 分钟出初稿。 阅读全文

摘要： 在这个系列的结尾篇，我们来聊一下 Kafka 有哪些调优策略。 阅读全文

摘要： 本文我们一起来学习消费者组重平衡相关的知识。 阅读全文

摘要： 前文我们聊了生产者压缩机制相关的知识点，压缩机制主要是为了节省资源并提高吞吐。本文我们再来看一下 Kafka 的可靠性机制。 阅读全文

摘要： 前面了解了生产端的分区机制后，我们继续来看生产端的另一个重要的机制——压缩。 阅读全文

摘要： 在前面的文章中，我们主要学习了 Kafka 服务端的相关知识。从本文开始，我们将视角转到客户端。 阅读全文