01-AI 驱动 - 搜索的未来 刘晓国 成都 20250906

内容概要：本文介绍了腾讯云ES Serverless一站式日志分析服务的设计理念、产品功能、底层能力及最佳实践。该服务通过存算分离、自动弹性伸缩、完全免运维等核心技术，实现按需使用、按量付费的极致成本控制，支持日志分析、实时搜索、安全分析等场景。平台集成自治索引、智能链路调度和故障自愈能力，提供端到端SLA保障，兼容开源ES API和ELK生态，助力用户快速构建稳定可靠的一站式日志分析系统。; 适合人群：具备一定云计算和日志分析基础，从事运维、开发或架构设计工作1-3年的技术人员；关注成本优化与系统稳定性的企业技术决策者。; 使用场景及目标：①应对业务流量波峰波谷明显的日志场景，实现零运维下的自动弹性伸缩；②简化ELK链路部署，降低自建集群的运维复杂度与资源浪费；③提升查询性能与写入稳定性，满足高并发日志处理需求； 阅读建议：此资源适合结合实际日志分析场景进行对照学习，重点关注Serverless架构如何解决传统ES集群的运维难题，并理解其在成本、性能、易用性之间的平衡设计。

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。