BestBlogs.dev 精选文章 第 8 期

本文介绍了蚂蚁集团开源的 Graph RAG 框架，该框架结合了大模型和知识图谱技术，旨在提升大模型问答的准确性和可靠性。文章首先分析了传统 RAG 技术的不足，如知识库内容缺失和 TopK 截断问题，并提出了 Graph RAG 的改进方案。Graph RAG 通过引入知识图谱技术，使用 Graph 格式存储知识，提供高质量的上下文，减轻模型幻觉，提升问答准确性。文章还详细介绍了 Graph RAG 的核心链路，包括三元组抽取、子图召回和子图上下文生成，并通过 LLM 服务实现文档的三元组提取和子图遍历，提升检索和生成的质量。此外，文章还探讨了 Graph RAG 在内容索引和检索生成阶段的主要目标和未来探索方向，包括图谱元数据、知识抽取微调、图社区总结、多模态知识图谱、混合存储和 RAG 智能体等。最后，文章强调了 Graph RAG 的未来优化方向和向 Agent 架构的演化趋势，指出智能体将是未来 AI 应用的主旋律。

携程注册中心的技术文章深入探讨了其高效可靠的架构设计，提供了一个全面的解决方案来应对微服务架构下的挑战。核心内容涉及两层结构的设计（数据层和会话层），以及如何通过数据分片、多写机制和自发现机制，确保系统的稳定性和扩展性。文章强调了注册中心在面对性能瓶颈和单点故障时的应对策略，包括数据层的 TTL 机制、事件推送与保底轮询、以及对单机性能的持续优化。

作者认真分析了设计时的取舍，如选择普通哈希而非一致性哈希，以及如何在 SDK 和代理层之间做出平衡，以适应业务需求。在处理突发流量和流量不均衡方面，文章提出了具体的优化措施，如聚合与去重，以及调控 Session 粘滞，以提高系统的抗压能力。此外，通过引入业务语义和分组机制，注册中心成功地将全局风险降至最低，实现了业务线数据的隔离和故障切换能力。

Meta 正在推出一个由人工智能辅助的根本原因分析系统，该系统利用启发式方法和大型语言模型（LLM）的结合来简化事件调查。该系统在回测期间，在识别与他们的网络单体存储库相关的调查的根本原因方面，实现了 42% 的准确率。该系统涉及一个基于启发式的检索器，用于缩小搜索范围，然后是一个基于 LLM 的排序器，用于识别前五个潜在的代码更改作为根本原因。LLM 模型使用历史调查和内部数据进行微调，证明了人工智能在增强事件响应和减少调查时间方面的潜力。

文章概述了 YouTube 如何通过引入 Vitess，为 MySQL 增加了类似 NoSQL 的功能，以支持 24.9 亿用户的数据需求。Vitess 是一个在 MySQL 之上提供抽象层的系统，能够在极端增长的情况下实现简单性和可扩展性。主要内容包括使用 VTTablet 作为边车服务器，VTGate 路由 SQL 查询，以及分布式键值存储管理拓扑和配置。

本文详细介绍了滴滴在全业务场景中对 Elasticsearch 的广泛应用，强调了该引擎在在线检索场景中的作用。文章重点介绍了 Elasticsearch 如何成为滴滴大数据架构部稳定性的标杆。文章涵盖了多个关键方面，包括架构、部署、数据同步、引擎迭代、成本优化、多租户资源隔离、数据安全和稳定性治理。文章展示了滴滴如何应对各种挑战，并优化 Elasticsearch 以提高性能、稳定性和成本效率。

在数字化时代，响应式网页设计（RWD）至关重要，它确保网站在各种设备上都能提供卓越的用户体验。本文聚焦于断点（Breakpoints）的核心作用，详细说明了断点如何帮助网站适应不同屏幕尺寸，提升设备兼容性、用户体验、性能和 SEO。

文章首先介绍了 RWD 的基础，即流式网格、灵活的图片和 CSS 媒体查询，然后深入探讨了断点的选择和应用。作者提供了 2024 年的断点范围指南，从手机到大型桌面显示器，为设计师提供了实用的参考。通过媒体查询的实例，文章展示了如何为不同屏幕尺寸定义 CSS 样式，并强调了根据目标受众的设备偏好选择断点的重要性。

此外，文章还涉及了一些高级技术，如容器查询（Container Queries）、灵活单位（ems, rems）以及 CSS 网格（Grid）和 Flexbox，这些技术为响应式设计提供了更精细的控制。

本文主要探讨了移动混合应用（Hybrid APP）开发技术的演进过程，详细阐述了 webview（H5）、React Native 和小程序技术等在其中所扮演的关键角色及其带来的变革，讨论了 web 开发中的原生能力缺失、长时间白屏和用户操作响应延迟等问题是如何被解决的。

本文强调了网络可访问性的重要性，概述了前端网络开发中的最佳实践，以服务于更广泛的受众，包括残疾人士。内容涵盖了语义 HTML、键盘导航、可访问表单、颜色对比度和响应式设计。

该教程详细阐述了在 React.js 中管理表单输入和用户交互的两种关键方法：受控组件和非受控组件。

受控组件通过 React 的状态管理表单数据，确保了数据的一致性和可预测性，便于实现表单验证、数据格式化和响应用户输入。文章通过示例代码展示了受控组件的实现，包括状态管理、事件处理、表单提交以及与子组件的交互。

非受控组件则依赖 DOM 本身管理表单数据，通过 ref 直接访问 DOM 元素，适用于简单表单或者需要直接操作 DOM 的场景。

文章还讨论了受控和非受控组件的优缺点，以及如何根据表单的复杂性、验证需求和与外部库的集成来选择合适的组件类型。最后，文章强调了在 React 中选择受控或非受控组件时需要考虑的因素，并总结了如何根据具体场景做出明智的选择。

Netflix 技术博客发布了一篇关于 Video Annotator (VA) 框架的文章，该框架旨在通过直接涉及领域专家，使用人循环系统和主动学习技术，以及大型视觉语言模型的零样本能力，来简化机器学习注释过程。VA 框架专注于视频理解，通过开发一套可扩展的二元视频分类器，帮助用户高效地训练模型，以实现大规模内容的可扩展评分和检索。

文章详细介绍了 VA 的三个步骤：搜索初始示例、主动学习循环和审查标注的视频片段。通过这个过程，VA 能够引导用户专注于更具挑战性的例子，提高模型的样本效率，降低成本。同时，VA 支持连续标注，有助于快速部署和迭代模型。实验结果显示，与传统方法相比，VA 能够提高 8.3 个百分点的平均精度，并且发布了一个由专业视频编辑使用 VA 标注的数据集，以及用于复现实验的代码。

本文介绍了支付宝资金技术运营团队如何通过 “满天星” 平台解决一站式搭建、运营和数据分析的难题。该平台通过模块化组件、策略控制和数据智能，实现了快速开发和个性化服务的能力。主要特点包括快速搭建、精细化运营、数据智能、多端输出和一站式运营。平台允许使用模块化组件快速构建页面，并通过可定制的策略根据不同用户群体进行内容调整。支持对内容投放的细粒度控制，允许根据时间、地点、用户群体等因素进行定向投放。平台提供标准化的数据采集和分析，能够洞察页面性能和内容有效性。同时支持多种输出格式，允许相同的内容在微信小程序、H5 页面、原生应用和 PC 网站等多种平台上展示。平台将各种工具和服务集成在一个界面中，简化了运营体验。文章还详细介绍了满天星的关键架构设计、如何为业务提效、以及平台的一些创新尝试和最佳实践。

Cloudflare Stream 推出新功能，使用户能够轻松利用 AI 生成视频字幕。此功能支持点播视频和直播流录制，增强无障碍性，无需额外费用。它通过直接集成到 Stream 平台简化了工作流程，确保数据隐私和安全。该功能可通过 Cloudflare 仪表板或 API 获得，自 2024 年 6 月 20 日起可用。

文章首先介绍了 pfinder 的基本概念和功能，如调用链追踪、应用拓扑、多维监控等。随后对 pfinder 与其他 APM 类组件如 Zipkin、Pinpoint、SkyWalking 和 CAT 进行了对比，特别指出 pfinder 对京东内部自研组件如 jsf、jmq、jimdb 等提供了支持。

接着，文章深入探讨了 pfinder 背后的技术实现，包括字节码增强技术的关键点：字节码修改和字节码注入。文章通过 ASM、javassist、ByteBuddy 和 ByteKit 等字节码修改框架的实现示例，对比了它们的性能和易用性。在字节码注入方面，文章介绍了 JVMTIAgent 和 instrument 的使用，以及如何通过 javaagent 打印方法耗时。

文章进一步阐述了 pfinder 的应用架构和插件增强代码解析，解释了如何通过 AgentBuilder 进行字节码增强，以及插件字节码增强的具体流程。

最后，文章提出了一些思考，例如如何解决多线程 traceId 丢失问题，以及如何实现热部署等功能。

本文探讨了大模型在推荐系统中的精准推荐策略与实际应用，重点分析了其在电商平台中的实践和效果。文章阐述了大模型在推荐系统中的优势，包括强大的语义理解能力、多模态特征融合、在线学习能力和高效的特征提取能力。文章还探讨了现有应用案例，如 Netflix、亚马逊和 Spotify 等平台，这些平台成功地利用大模型进行个性化推荐。此外，本文还概述了使用大模型进行精准推荐的策略，例如用户画像构建、内容理解与表示、实时推荐和在线学习。文章还讨论了实践中面临的挑战，例如计算资源与效率、数据隐私与安全、模型泛化与鲁棒性，并提供了针对每个挑战的解决方案。最后，文章以一个大型电商平台为例，介绍了如何使用 GPT-4 模型提高推荐的精准度和用户满意度，展示了相关实施细节和关键技术。文章最后探讨了基于大模型的推荐系统的未来发展方向，强调跨领域融合、个性化与公平性、增强用户参与、可解释性等方面的提升。

Pinterest 的工程团队决定淘汰 HBase 集群，因为它的维护成本太高，缺乏专业人员，且产品功能有限。这些 HBase 集群曾是公司运营的核心，一度达到 50 个集群，9000 个 AWS EC2 实例，存储超过 6 PB 的数据。随着技术发展，Pinterest 选择了 TiDB 等现代数据库技术，这一转变揭示了 HBase 面临的可靠性问题、技术债务和功能缺口。

HBase 曾是 Pinterest 的首个 NoSQL 数据库，并且是最广泛使用的存储后端之一。但随着时间的推移，维护成本变得越来越高，主要是由于多年累积的技术债务和可靠性风险。HBase 的版本更新是缓慢且痛苦的过程，部分原因是遗留的构建 / 部署 / 配置流程和兼容性问题。此外，HBase 缺乏分布式事务功能，导致了多次错误和事故，同时在 OLAP 工作负载方面的性能也无法与其他数据存储相媲美。

Docker 官方宣布推出 Docker Build Summary 的测试版，这是一个在 GitHub Actions 中检查构建的新功能，旨在提供对 Docker 构建更深入的理解。该功能集成在 Docker Desktop 4.31 版本中，提供了构建持续时间、缓存利用率和构建配置概览等增强功能。

用户可以通过 Docker Build Summary 直接访问错误详情，查看性能指标，如构建时长和缓存使用情况，以及构建输入的配置信息。此外，构建结果可以打包成 .dockerbuild 归档文件，该文件可以导入到 Docker Desktop 的 Build View 中进行详细检查，包括时间、依赖关系、日志和跟踪信息。这有助于高效诊断复杂的构建问题。

Docker 团队希望通过这些新功能提高团队协作效率，.dockerbuild 归档文件可以通过 Slack、电子邮件或附加到 GitHub 问题和 Jira 工单中，以便团队成员进行调查。要开始使用这些功能，用户需要更新他们的 Docker Build GitHub Actions 配置，并确保使用的是 Docker Desktop 4.31 或更高版本。

本文挑战了“10 倍开发者”作为孤僻天才的刻板印象，转而强调团队内部社区学习的重要性。文章认为，那些能为团队的学习和成长做出贡献的开发者，比那些只关注个人成就的开发者更有价值。文章探讨了实践社区的概念及其在消除隔阂、促进协作和加速创新中的作用。

本文对字节跳动的 AI 产品“豆包”进行了全面分析，涵盖了产品定位、市场表现、技术功能、商业路径和未来发展方向。豆包定位为综合性 AI 智能体平台，对标 ChatGPT 和文心一言，目前在国内月活达到 2600 万，是活跃规模最高的 AI 产品之一。豆包不仅展示了字节的大模型能力，还具备沉浸态语音对话、自定义智能体、文生图等多种核心功能。文章还详细介绍了豆包的多次迭代和功能更新，以及其在 Chatbot 赛道的竞争情况。商业路径方面，豆包通过 C 端免费吸引用户，最终通过企业端购买大模型和云服务实现盈利。未来，豆包将在核心应用场景、智能体生态、多模态 AI 场景和插件化等方面进行深化和升级，并逐步启动商业化探索。

创新，似乎是每个公司写入使命愿景价值观的关键词。在产品开发和用户增长的过程中，人们常常为推出新功能而兴奋。的确，从 0 到 1 的新功能出于满足最新需求，更有可能吸引新用户和提升用户活跃度，但也伴随着高成本和高风险。本文探讨了通过优化现有功能来实现增长的价值，并引用了 Facebook、Netflix 和 Duolingo 等公司的案例。关键点包括 ARIA 分析框架、减少摩擦的重要性以及 Duolingo 的成功案例。

人工智能正在引领企业服务从 SaaS（Software-as-a-Service）向 SAS（Service-as-Software）的转变，这一变革不仅提高了效率，更使得软件成为服务的核心。全球服务市场的潜力巨大，至今为 AI 服务模式带来了 4.6 万亿美元的商业机会。文章以 Wizia 公司的 AI SDR 为例，展示了 AI 如何自动化销售流程，实现以结果为导向的商业模式，使得软件供应商根据实际服务结果收费。

在软件工程和网络安全领域，AI 的应用正在改变专业人员的工作方式，自动化了代码审查、前端设计、文档编写以及安全分析任务。这些进步不仅提升了工作效率，还推动了新的商业模式和服务方式的出现。

文章强调，AI 并不会取代 SaaS 模式，而是促使其进化。人工智能和 SaaS 将共存，人类将继续在工作流程中发挥关键作用。随着 AI 技术的发展，企业和个人必须适应这一趋势，以迎接技术未来的挑战与机遇。

本文基于 Lenny 对 Leo Bosuener 的采访，详细阐述了如何在 Product Hunt 上成功发布新产品。Leo 的公司 Social Growth Labs 已帮助 60 多家初创公司在 Product Hunt 上排名第一，并帮助 100 多家公司进入前三。文章包含了对 Product Hunt 的全面介绍和获得第一名的七条指南，这些指南得到了 Product Hunt 首席执行官 Rajiv Ayyangar 的认可。文章强调了准备、目标受众选择和发布时机对于成功发布的重要性。

Snowflake 的成长故事展示了如何通过精准的市场定位和策略性的营销手段，实现企业级软件公司的快速增长。从创立初期的饥饿营销策略到后续的数据驱动营销和 ABM（目标客户营销），Snowflake 不断优化其营销方法，确保在每个阶段都能有效地吸引和保留客户。文章强调了在不同发展阶段选择合适 CEO 的重要性，以及营销和销售团队协作的关键作用。通过细致的市场调研、个性化的营销活动和自动化技术的运用，Snowflake 成功地将其数据仓库解决方案推向了市场前列。随着 AI 技术的兴起，Snowflake 正面临新的增长机遇，展望未来，其营销策略将继续演进，以适应 AI 时代的挑战。这篇文章为企业级软件公司提供了一个实用的营销增长案例，揭示了在竞争激烈的市场中如何保持增长动力。

在数字营销的时代，如何让品牌的声音在众多竞争者中脱颖而出？本文提供了一条明确的路径：将用户体验（UX）原则融入营销设计。UX 设计不仅关注产品的人性化设计，更是营销策略中不可或缺的一部分。文章强调，通过深入了解目标受众的需求和行为，营销人员可以创造出更加直观、高效且引人入胜的用户体验。

文章首先指出，以用户为中心的设计理念是关键。这意味着每一项营销活动都应该基于对用户深入研究的基础上进行，以确保营销信息与用户的需求和偏好相符合。其次，简单和清晰的设计能够在信息爆炸的时代中，有效地传递品牌信息，避免用户因为复杂的设计而产生困惑。跨渠道的一致性也是必不可少的，它能够确保无论用户在网站、社交媒体还是电子邮件等不同平台上与品牌互动，都能获得一致的品牌体验。

此外，文章强调，强调可用性和反馈机制对于营销设计至关重要。响应式设计确保营销材料能够在不同设备上提供无缝体验，而通过 A/B 测试等方法收集用户反馈，不断迭代和优化营销策略，能够提高营销活动的有效性。

在 AI 2.0 时代的大潮中，"Auto-pilot" 模式凸显了 AI 产品从辅助智能向全能智能的进化。本文深入探讨了这一概念，区分了 'Co-pilot' 与 'Auto-pilot' 模式，并通过实际案例阐述了 AI 在不同模式下的应用和挑战。'Co-pilot' 模式下，AI 辅助工具如 AiPPT 提升了工作效率，但在场景定位和用户定义上有其局限。而 'Auto-pilot' 模式则展现了 AI 替代人力角色的潜力，特别是在垂直行业、生产力方向以及非严肃场景中。文章强调，'Auto-pilot' 模式的核心在于多维度智能的融合，转变于解决好不好的问题，而非单纯的准不准。此外，随着 AI 产品定价模式的演变，从传统的订阅模式向以交付成果和使用时长为导向的模式，将有助于推动 AI 产品的普及和市场价值的实现。

文章首先指出，尽管 AI 技术似乎发展顺利，但仍面临三大挑战：智能水平的飞跃、开发 AI 原生应用以及创造集成物理和数字能力的通用机器人。作者认为，AI 必须超越现有模式，实现真正的人类角色替代，并在智能水平上实现重大进步。AI 原生应用的出现需要新的思维方式、方法论和计量方法，而不是简单地将 AI 技术应用于传统业务模式。此外，文章强调，通用机器人的开发将面临巨大的技术挑战，尤其是在物理环境下的感知和行动精准度。最终，AI 的发展可能会导致经济体系的根本变化，从批量生产转向按需生产。每迈过去一个挑战，都有可能扩大 AI 应用的经济空间，而未能克服这些挑战将导致在现有智能水平上震荡和角色边界的缩减。

在数字化营销的浪潮中，小红书已经成为品牌和营销人员不可忽视的战场。本文深入探讨了小红书营销运营的八个核心方法论，为读者提供了一套系统的营销策略体系。文章首先阐述了 CES 评分流量分发模型，揭示了用户互动在内容曝光中的重要性，并详细介绍了小红书如何通过评分体系来优化内容推荐。接着，KFS 内容营销组合模型的提出，展示了如何通过 KOL 内容、信息流广告和搜索广告的结合，实现营销效果的最大化。爆文测试漏斗模型 (531) 则提供了一种识别并推广高流量内容的有效途径。

文章中的 IDEA 方法论强调了数据驱动的营销策略，以及如何通过建立品牌与用户之间的紧密关系来提升营销效果。PKCKS 模型进一步侧重于优化广告投放策略，从产品选择到投放节奏等各个方面进行了深入分析。达人选择模型和人群反漏斗模型则分别从选择合适的 KOL 和从核心人群到更广泛兴趣群体的扩展策略出发，为品牌的精准营销提供了指导。最后，AIPS 模型通过对用户与品牌互动程度的分析，为定向营销提供了科学的依据。

文章深入探讨了 B 端产品中用户体验设计的多层次体系，强调了表单设计的重要性。它总结了四个关键策略来提升表单设计：场景驱动的交互策略、场景导向的布局策略、表单拆解以减轻用户操作负担以及保证录入效率与准确性。主要内容包括：

1. 不同的交互方式，如原位编辑、气泡卡片、浮层弹窗、抽屉弹窗和新页面跳转。
2. 各种标题对齐策略，如左对齐、右对齐、顶对齐和内对齐。
3. 模块化分组和分步骤填写以简化复杂表单。
4. 实时验证、可视化渲染和合适的输入组件以提升用户体验。

文章首先指出，产品经理职位的成长路径并非一帆风顺，特别是从中级到高级的转变，要求发生质的飞跃和思维模式的转变。作者认为，这一难度的提升源于市场趋势、公司环境、个人努力等多重因素。从 “术” 到 “道” 的转变，要求产品经理从执行到规划，从微观到宏观，从做事到管理，以及从表象到本质的蜕变。公司的发展和领导的风格也对产品经理的成长起到关键性的影响。此外，个人的领悟和自我反思对于职业成长同样至关重要。为了突破成长瓶颈，文章建议首先找准目标，明确是追求管理方向还是专业方向的发展。其次，要合理规划职业路径，利用公司资源或自己的主观能动性进行学习和成长。最后，要持续努力奋斗，通过实际行动去实现自己的目标。