1前言ElasticSearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据库同样的深度分页问题，本文就此问题做一个实践性

本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例，简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文，读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解，并且能够以最小的内存使用代价将位图(bitmap)灵活应用到各个高性能实际场景。

背景Elasticsearch是schemaless的数据存储方案。可以任意的向索引中添加字段。在此需明确以下背景：1.ES新添加的字段只对新数据、新type起作用；原有已经索引的数据不会生效；2.为加快ES的检索和索引效率，构建索引时会指定其mapping结构；添加索引字段即修改mapping；3.目前我们采用两种索引方案

        搜索程序一般由索引链和搜索组件组成。     索引链主要是先检索原始内容，再根据原始内容来创建对应的文档，并对创建的文档进行索引；     搜索组件用于接收用户的查询请求并响应结果，一般由用户接口、构建可编程查询语句的方法、查询语句执行引擎及结果展示组件组成。 一、ES的基本概念      索引（I

大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用大数据安全等)。大数据采集技术:数据是指通过REID射频数据、传威器数据、社交网络交互数据及移动互联

1、什么是LocalCache？本地缓存是一种将数据存储在应用程序内存中的机制，用于提高数据访问的性能和响应速度。它通过在内存中维护一个键值对的存储结构，允许应用程序快速检索和访问数据，而无需每次都从慢速的数据源（如数据库或网络）获取数据。2、LocalC

大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展，从最初的提示词（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏伟目标，这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展，以及它们如何为实现AGI铺平道路。基于AI大模型的推理功能，结合了RAG（检索增强

开篇我是孙林，2021京东集团博士管培生，清华大学软件学院博士，工作期间提交专利5篇，获得北京亦麒麟优秀人才称号。目前，我担任算法中台研发部数据开发工程师，围绕检索增强生成应用领域开展研究工作。本文将从背景、核心工作、业务实践与反馈以及未来展望等几个方向进