见山大叔

摘要： 别再凭感觉调 Prompt 了：LLM 应用 Evals 工程实战 上周一，我们的客服机器人在一次 prompt 迭代后，对"我要退款"这类意图的识别率从 91% 悄悄跌到了 74%，整整三天没人发现。发现的方式也很难看——用户投诉量翻了一倍。 这不是个例。"改一处崩另一处"几乎是每个做 LLM 应 阅读全文

摘要： Claude Code 从零到上手指南：用国产工具链复现80%的Agent能力 1. 引言：为什么是Claude Code，以及为什么你需要看这篇 2024年底，Anthropic发布的Claude Code引爆了开发者社区。这不是又一个“AI代码补全器”，而是一个真正能自主执行任务的编程Agent 阅读全文

摘要： 引言：为何数据库性能优化是后端开发的核心技能 线上接口响应时间从 200ms 飙升到 3s，排查后发现罪魁祸首是一条没走索引的 SQL。这种场景在博客园评论区反复出现，很多人第一反应是加缓存、扩机器，但根本问题还在数据库里。我经历过一个真实案例：某订单查询接口，用户翻到第 5 页就开始超时，expl 阅读全文

摘要： RAG 从零到上手指南：传统开发者的AI集成实战 引言：RAG 为何成为AI应用的关键拼图 大语言模型（LLM）如GPT-4、Claude展现出惊人的文本生成能力，但其固有缺陷同样显著：知识截止于训练数据时间点，无法感知私有业务数据，且容易产生看似合理但实际错误的“幻觉”。企业若直接将LLM用于客服 阅读全文

摘要： 结论先说： > 注: 文中数据来源请读者自行核实。 大模型的“能力边界”与RAG的破局逻辑 大语言模型（LLM）在2023年以来的爆发式增长,让无数企业看到了“用AI解决一切文本问题”的曙光。然而，任何接触过生产环境的人都会很快触碰三道硬墙：知识截止日期——GPT-4的知识停留在2023年，无法回答 阅读全文

摘要： 缓存从零到上手指南：五个你必须避开的实战陷阱 1. 引言：为什么你需要一份避坑指南？ 市面上充斥着“从零到上手”的缓存教程，它们整齐划一地教你如何用SET和GET操作Redis，演示完@Cacheable注解就宣告结束。这类教程最大的局限在于：只教API，不教实战陷阱。当你真正将缓存部署到生产环境， 阅读全文

摘要： 可观测性 从零到上手指南 1. 引言：为什么你需要可观测性？ 传统监控的思维模式是“已知故障的发现与告警”。服务器宕机、CPU 过载、磁盘写满——这些场景可以被预设阈值捕捉。但当服务从单体演变为数十个微服务，故障模式从“服务不可用”转变为“请求响应慢 2 秒”、“支付成功率下降 0.5%”、“用户登 阅读全文