AI大模型Transformer基础结构
Transformer是2017年提出的基于注意力机制的神经网络，摒弃了传统RNN结构，采用自注意力与多头注意力机制，实现并行化处理和长距离依赖建模。其核心由编码器-解码器架构、位置编码、残差连接和层归一化组成，广泛应用于NLP任务，成为BERT、GPT等模型的基础。
答疑 | 基础篇与进阶篇思考题答案合集
RPC调用中请求与响应需通过唯一消息ID关联，以应对高并发异步场景。动态代理非必需，gRPC用代码生成实现跨语言兼容。异常重试在调用端过滤链后、负载均衡前执行，避免重复操作。服务重启可分批或错峰进行，防止单点过载。自我保护可通过限流、熔断、降级及权重调整实现。命名空间或独立注册中心可隔离开发与测试环境，避免联调干扰。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
分布式技术通过多台服务器协同处理任务，显著提升检索系统性能。本文介绍如何利用索引拆分实现加速：基于文档的水平拆分可并行处理查询、缩短响应时间；基于关键词的垂直拆分则减少冗余计算。虽各有优劣，但合理拆分能有效提升吞吐量与检索效率，广泛应用于搜索、推荐等大规模系统中。（238字）
索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
为此，工业界采用分治思想：先将文档集拆分为小块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘生成有序临时文件；随后通过多路归并技术合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。此过程类似MapReduce框架，支持分布式并行处理，显著提升效率。检索时，优先将词典加载至内存（如哈希表或B+树），关键词查询后从磁盘读取对应posting list。若posting list过长，则采用分层索引（如跳表）或缓存机制（如LRU），仅加载必要数据块，减少IO开销。核心原则是：尽可能利用内存加速检索，同时结合磁盘存储与高效索引结构实现大规模倒排系统的高效构建与查询。
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”索引结合方案，并通过删除列表处理删改操作。为应对增量索引膨胀，提出完全重建、再合并和滚动合并三种策略，核心思想是读写分离，兼顾性能与资源。
Chap01. 认识AI
本文介绍AI核心概念与大模型开发原理，涵盖人工智能发展历程及Transformer神经网络的关键作用。通过注意力机制，Transformer实现对文本、图像、音频的高效处理，成为GPT等大模型的基础。大语言模型（LLM）利用其持续生成能力，逐字预测输出，实现连贯对话。
ES分布式搜索引擎入门
本课程学习Elasticsearch核心技能：掌握倒排索引原理，理解IK分词器及其词典扩展，熟练使用Java Client实现文档增删改查、批量导入及Term查询、全文检索、布尔查询等操作，并实现排序、分页与高亮功能。
ES分布式搜索引擎入门
本课程学习Elasticsearch核心知识，包括倒排索引原理、IK中文分词器使用与扩展、索引的增删改查、Java Client实现文档操作及全文检索、布尔查询、排序分页与高亮显示，并结合实际电商场景完成搜索功能开发与数据聚合分析。
