"明天有个汇报，今晚必须交最终稿 PPT..." 这场景熟悉吗？ 年底到了，又到了写 PPT 的"煎熬季"，也许你正在为写 PPT 而绞尽脑汁、通宵达旦。这一次，你可以给 CodeBuddy 一个写 PPT 的机会，本文将详细地手把手实操，助力大家写好 PPT。
本文总结了在构建面向AI的数据知识库中的实践经验，针对数据资产庞杂、语义不统一、维护成本高等问题，提出以“不重构模型、小而精维护、支持灵活扩展”为原则，通过结构化构建指标、实体、属性、表和字段五类知识，并结合图谱召回与Agent框架，实现自然语言到SQL的智能取数。文章还介绍了从钉钉文档快速验证到产品化平台建设的演进过程，并展望了在准确性提升、知识保鲜和能力拓展等方面的未来方向。
在分布式系统架构中，消息队列如同畅通的“信息神经网络”，承担着解耦、削峰与异步通信的核心使命。在众多成熟方案中，RocketMQ凭借其阿里巴巴与Apache双重基因，以卓越的金融级可靠性、万亿级消息堆积能力和灵活的分布式特性脱颖而出，成为构建高可用、高性能数据流转枢纽的关键技术选型。本文将深入解析RocketMQ的核心架构、设计哲学与实践要义。
本文系统介绍了得物如何将大模型技术深度应用于社区搜索场景，实现了从搜索相关性判别、用户兴趣挖掘、Query 自动生成到多模态商品内容表征的全链路智能化升级。得物作为国内领先的潮流电商平台，其独特之处在于构建了"商品+内容"双轮驱动的社区生态。用户不仅在平台上购买商品，更会主动搜索商品相关的种草内容、购买决策参考以及售后维护信息。这种复杂的业务场景对搜索系统提出了更高的技术要求，传统的 BERT 模型已难以满足业务发展需求。 本文将从四个维度深入剖析大模型在得物搜索中的实践经验：社区搜索业务架构、大模型相关性判别、智能 Query 生成以及多模态统一表征。通过千万级数据标注、推理式模型训练、数据飞轮迭代等创新方法，得物在搜索准确率、用户体验和算法效率上取得了显著突破，为行业提供了宝贵的落地参考。
我们构建了一套“自动提取 → 智能泛化 → 增量更新 → 向量化同步”的全链路自动化 pipeline，将 Agent 知识库建设中的收集、提质与维护难题转化为简单易用的 Python 工具，让知识高效、持续、低门槛地赋能智能体。
本文首先以淘天电商交易订单表线上一条非典型慢 SQL 的深入剖析为切入点，示范如何系统地分析与排查慢 SQL；接着详尽归纳了索引分类、B+Tree 与 B‑Tree 的结构差异、B+Tree 高度估算方法、EXPLAIN 与 Query Profile 等诊断工具的使用，以及索引下推与排序的执行流程等索引优化理论；最后结合日常实践经验，提出了适用于大规模线上集群的索引变更 SOP，并总结了常见的慢 SQL 成因与相应的解决策略。
