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。
也许你经历过这种情况：产品和设计同学用一句话就把需求说完了，你抓破脑袋做出来的版本又达不到他们的要求。不如尝试让 AI 承担痛苦，让它理解、拆解并实现一句话需求？本篇作者尝试提出一个自动配置可视化系统，通过自动生成表单解决上述痛点。欢迎阅读～
作为后台开发 Coder，你可能会对以下场景感到似曾相识：历史上处理过的 BUG 反复横跳；版本兼容逻辑多，修复一个 BUG 触发了更多 BUG；上线时系统监控毫无异常，过段时间用户投诉某个页面无数据；改动祖传代码时如履薄冰，心智负担极重。为此本文提出一个自动化测试系统，它能够低成本实现100%的测试用例覆盖率，极大减轻管理自动化测试用例的工作量并提高测试效率，保障后台服务平稳变更。欢迎阅读~
