18 | 搜索引擎：输入搜索词以后，搜索引擎是怎么工作的？
本文介绍了搜索引擎的核心架构与工作原理，重点解析了爬虫、索引和检索三大系统。通过分词、纠错、推荐等查询分析技术，结合倒排索引与位置信息索引法，搜索引擎能精准理解用户意图并高效返回相关结果。特别地，以“极客时间”为例，深入讲解了短语检索中最小窗口排序与多关键词相关性判断机制，揭示了搜索背后的技术逻辑。（238字）
构建AI智能体：五十七、LangGraph + Gradio：构建可视化AI工作流的趣味指南
本文介绍了一个基于LangGraph和Qwen大模型的可视化智能工作流系统，旨在降低AI应用门槛，让非技术用户也能轻松组合各种AI能力。系统通过四层处理引擎（预处理、情感分析、关键词提取、智能回复）自动化处理用户反馈，相比传统人工方式可大幅提升效率和质量。文章详细展示了系统架构设计、代码实现和可视化交互界面，并提供了电商客服场景的应用案例。该系统将复杂的大模型能力封装成模块化工作流，支持实时流程监控和灵活配置，有效解决了传统用户反馈处理中效率低下、标准不一等痛点。
09 | 索引更新：刚发布的文章就能被搜到，这是怎么做到的
本文介绍了工业界倒排索引的高效更新机制。针对小规模内存索引，采用Double Buffer实现无锁读写；对于大规模索引，则使用“全量+增量”索引方案，结合删除列表处理删改操作，并通过完全重建、再合并或滚动合并等策略管理增量数据，提升检索效率与系统稳定性。
05 | 倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文通过唐诗检索的类比，深入浅出地讲解了正排索引与倒排索引的核心原理。正排索引以文档ID为键，适用于精确查找；而倒排索引则以关键词为键，指向包含该词的文档列表，极大提升了多关键词联合查询效率。文章详细介绍了倒排索引的构建过程、链表归并求交集的查询优化方法，并拓展到作者维度检索等实际应用场景，揭示其在搜索引擎、数据库全文检索等系统中的核心地位。
05 | 倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文通过唐诗检索的场景，对比正排索引与倒排索引的差异。正排索引以文档ID为键，适合精确查找；而倒排索引以关键词为键，记录包含该词的文档列表，支持高效的关键字搜索。文中详解了倒排索引的构建过程：分词、生成关键字-文档对、插入哈希表，并介绍如何通过归并有序链表实现多关键词联合查询（如交集、并集）。倒排索引广泛应用于搜索引擎、数据库全文检索等系统，是信息检索的核心技术之一。
构建AI智能体：五十六、从链到图：LangGraph解析--构建智能AI工作流的艺术工具
本文介绍了LangGraph这一基于LangChain的库，它突破了传统线性链式开发的局限，通过图计算模型实现复杂AI应用的构建。LangGraph的核心优势在于：1）支持动态图结构，实现循环和条件路由；2）内置状态管理，维护应用数据流；3）天然支持多智能体协作。与传统开发方式相比，LangGraph通过节点、边和状态的抽象，提供了更清晰的业务逻辑表达、更健壮的错误处理、更好的可观测性，以及更便捷的团队协作和功能扩展能力。
2025年中国数字人企业排名与新推荐榜及新技术指南
AI数字人正重塑人机交互，具备情感共鸣、多语言沟通、全天候服务、个性化定制与持续学习五大优势，广泛应用于教育、医疗、客服等领域。它们不仅是高效工具，更成为有温度的智慧伙伴，推动科技向人性化迈进，开启“人人拥有数字分身”的未来新图景。
