没有足够的特征数据，安全策略将是"无根之木，无源之水"。微信安全数据仓库应运而生，成为整个安全业务的特征数据存储中心，每天服务了万亿级的特征数据读写请求，为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑，是微信安全基石之所在。然而，微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心，更是一个特征管理和数据质量管理的中心。在演进过程中，数据仓库一直致力于提升特征管理能力和数据质量保障，实现了特征的管理、共享、分析和数据质量检测等功能。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现。
成为架构师，是许多程序员的职业梦想。然而其中只有少数有着丰厚编码积累、超强自驱力和独到思维的程序员才能最终成为架构师。其实，日常工作中小到某个功能的开发，大到整个业务系统的设计，都可以看到架构设计的影子。《从0开始学架构》一书是颇受程序员欢迎的架构设计入门教程。接下来本文作者将提取该书籍之精髓，结合自身经验分享架构设计常见方法以及高可用、高性能、可扩散架构模式的实现思路，将架构设计思维“为我所用”、提升日常研效。希望对你有帮助~
ChatGPT 是一种强大的自然语言处理模型。在工作中，我们可以借助其卓越的自然语言生成能力，快速检索代码信息，使程序员们能更加专注于业务逻辑的实现和优化。然而，由于它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息，一些新的技术文档无法被查询到，例如我们公司前端经常使用的开源框架 TDesign。本文讲解了本人为了解决这一痛点的实验过程，即通过应用 embedding 技术并结合 AST 解释器，实现了对 TDesign 代码知识库的自然语言查询。在 30 个常见用例的测试下，查询精度达到了 90%。常用组件的检索时间从平均 10 分钟缩短至 2 分钟，从而提升了前端研发效率 20%。
微信作为月活过10亿的国民级应用，其安全能力备受关注。值得注意的是，没有足够的特征数据，安全策略将是"无根之木，无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心，每天服务了万亿级的特征数据读写请求，为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑，是微信安全的一块基石。事实上，微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心，更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现，请往下阅读。
随着 IT 技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
传统搜索系统基于关键字匹配，在面向：游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时，缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。本文探索使用大语言模型（Large Language Model, LLM），通过其对自然语言理解和生成的能力，揣摩用户意图，并对原始知识点进行汇总、整合，生成更贴切的答案。关于基本思路，验证效果和扩展方向，可以参考正文的介绍。
开发者在程序设计时，擅于运用优秀合理的算法相较于被动陷入逻辑之沼潭，是更被推荐的上上之策。算法的思想精髓是值得每个开发者深入研究和细细品味。本文总结腾讯游戏、微信红包等腾讯王牌的后台开发在设计过程中涉及到的一些常用算法，试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理，希望能给大家带来一些思考和启示。
