02-让成本更极致，腾讯云ES serverless一站式日志分析介绍-张小伟 成都 20250906

内容概要：本文深入探讨了从传统RAG向Agentic RAG演进的技术路径与核心能力需求，提出Agentic RAG应具备规划、记忆、执行与反思能力，形成类“智能大脑”的架构。文章系统阐述了构建Agentic RAG所需的四大关键能力：全域数据融合能力，实现知识、业务、运营与安全数据的统一对话；深度查询与分析能力，支持统计分析、数据挖掘与复杂查询语言；LLM原生友好设计，提供可被大模型理解的工具集与声明式工作流语言；企业级可靠性与安全性，涵盖端到端可观测性与全面的LLM安全防护。并以Elasticsearch为例，展示了其如何通过Search AI平台整合搜索、分析、向量处理与安全能力，支撑Agentic RAG的构建，实现业务价值提升。; 适合人群：具备一定AI与系统架构知识的企业技术决策者、AI平台开发者、搜索与推荐系统工程师，以及关注RAG技术演进与落地的中高级研发人员。; 使用场景及目标：①指导企业构建具备多步推理、动态规划与跨源协作能力的下一代RAG系统；②评估与选型支持Agentic RAG的底层引擎平台，重点考察数据融合、分析能力、LLM友好性与安全性；③理解Elasticsearch等一体化平台如何整合向量搜索、ES|QL分析、MCP工具调用与可观测性，实现从简单问答到智能决策的跃迁。; 阅读建议：此资源以架构演进和平台能力为核心，建议结合实际业务场景，重点关注四大能力的落地要求与对比分析，理解“一站式AI平台”相较于单点向量数据库的优势，并参考Elastic的技术实现路径进行系统设计与技术选型。

内容概要：本文是一份中国海洋大学《移动软件开发》课程的实验报告，围绕“推箱子游戏”的开发过程展开。报告详细描述了从项目创建、页面设计、逻辑实现到功能调试的完整开发流程。通过使用小程序框架，实现了关卡选择、游戏界面绘制、角色移动控制、箱子推动逻辑、游戏成功判定及重新开始等功能。实验中还涉及数据存储、页面跳转、画布渲染和事件绑定等关键技术，并对开发过程中出现的代码错误进行了分析与修正。最终实现了可在真机预览和调试的推箱子小游戏。; 适合人群：具备小程序开发基础，正在学习移动应用开发的高校学生或初级开发者； 使用场景及目标：①学习小程序项目结构搭建与页面跳转逻辑实现；②掌握游戏类应用的基本开发流程，包括地图初始化、事件处理与状态判断；③提升真机调试与问题排查能力； 阅读建议：建议结合CSDN博客与GitHub仓库中的源码同步阅读，动手实践每个开发步骤，重点关注数据结构设计与前端交互逻辑的实现细节。

内容概要：本文围绕AI大转型的必要性、核心转变方向及实施策略展开，指出生成式AI已成为推动产业重塑的核心驱动力。文章强调企业需从战略、员工与组织、技术栈三大维度进行系统性转型，提出政府政策把握、价值认知提升、趋势洞察、成熟阶段了解、应用场景规划、最佳实践借鉴、预算投入预留和合作伙伴选择等八大策略，并结合IDC多项调研与预测数据，展示AI在各行业中的深远影响与巨大潜力。; 适合人群：企业高管、数字化转型负责人、AI技术从业者及政策制定者，具备一定行业视野与决策能力的专业人士。; 使用场景及目标：①帮助企业制定AI转型战略路线图，明确技术投资优先级；②指导组织优化人才结构与工作模式，提升AI应用效能；③为技术提供商提供客户赋能与服务设计的参考框架； 阅读建议：此资源融合宏观趋势、实证数据与落地案例，建议结合自身行业背景深入分析，并关注IDC发布的系列研究报告以获取持续洞察。

本书从工程视角系统介绍机器学习，融合信号处理、信息论与优化理论，构建统一学习框架。强调核心概念如估计、检测与概率模型的联系，通过MATLAB示例实现理论与实践结合。内容涵盖监督与非监督学习、贝叶斯推断、变分方法及联邦学习等前沿主题，适合具备概率与线性代数基础的工程专业学生与研究人员。全书注重直观理解与可复现性，提供清晰的技术演进脉络，帮助读者在真实工程场景中有效应用与创新机器学习算法。机器学习是近年来信息技术领域飞速发展的一门学科，它结合了多个学科的知识，包括但不限于概率论、信息论、优化理论以及信号处理等，旨在通过算法使计算机具有模拟人类认知和学习的能力。工程学科背景的学生和研究人员在面对工程实践中的复杂问题时，往往需要借助机器学习技术来寻求解决方案。在工程实践中，机器学习的应用范围极为广泛。它可以用于预测分析、故障诊断、系统控制、图像和语音识别等领域。工程专业人员学习机器学习，不仅能加深对算法工作原理的理解，还能将这些知识应用到具体的技术问题解决中，实现算法创新和工程应用的结合。本书系统地介绍了机器学习从基本原理到高级技术的各个方面。在书中，作者强调了估计、检测与概率模型之间的联系，通过引入MATLAB的实际操作示例，将理论知识与工程实践相结合。这样的编写方法，不仅有助于读者更好地理解抽象的理论概念，同时也提供了实现和验证算法的工具。在讨论监督学习和非监督学习时，本书并没有停留在传统模型驱动方法的层面，而是进一步引入了贝叶斯推断、变分方法以及联邦学习等前沿主题，展示了机器学习技术的发展趋势。贝叶斯推断能够从不完整或不确定的数据中推断出概率模型的参数，为处理工程问题提供了一种灵活的数学框架。变分方法在优化和统计推断中广泛使用，它通过数值逼近的方式，处理复杂的概率分布。联邦学习作为一种新兴的学习范式，它允许多个设备或机构在保持各自数据隐私的前提下，共同训练模型，这在分布式工程数据处理中具有重要意义。值得一提的是，本书尤其适合那些已经具备概率论和线性代数基础的学习者，这两门数学工具对于深入理解和应用机器学习算法是至关重要的。书中不仅提供了清晰的技术演进脉络，还注重直观理解与算法可复现性。可复现性是工程学科中一个非常重要的特性，它意味着一项技术或算法能够在不同环境下被重复验证和应用，从而确保技术解决方案的可靠性和有效性。书中通过对不同机器学习技术的对比，清晰地解释了它们各自的特点及适用场景，帮助读者根据实际问题做出合理的技术选择。此外，作者还考虑到了教学需求，提供了相应的讲义和解决方案，这使得本书不仅适合个人自学，也适用于课堂教学。本书通过结合理论与实践，将机器学习的核心概念以工程视角进行了全面系统的介绍。对于想要在工程领域应用机器学习技术的读者来说，这是一本宝贵的学习资源，它不仅能够帮助读者建立起完整的学习框架，也能够为他们解决实际问题提供有力的支持。