RAG 数据源准入:隔离解析、信任分级与可撤销晋级
能被 connector 抓到不代表可以进入生产知识库。本文用来源注册、隔离解析、风险门禁和 release 绑定控制不可信文档的准入与撤回。
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能被 connector 抓到不代表可以进入生产知识库。本文用来源注册、隔离解析、风险门禁和 release 绑定控制不可信文档的准入与撤回。
索引不是建了就不管——它会膨胀(碎片)、变无用(查询不再用)、占空间。本文讲清索引维护的三件事:检测膨胀(pgstattuple)、找无用索引(pg_stat_user_indexes 零使用)、重建(REINDEX CONCURRENTLY),给一套定期索引体检方案。
请求进入时只能估算成本,完成后才知道真实消耗;若多个网关各自扣减、超时就退款,容量会被重复花费。本文用预留 receipt、结算与过期竞争维护限流守恒。
K8s 默认所有 Pod 互通——这在生产是安全隐患。NetworkPolicy 让你声明"哪些 Pod 能和哪些 Pod 通信"。本文讲清 NetworkPolicy 的 ingress/egress 规则、默认拒绝模式、以及"零信任"的 K8s 网络实践。
在回答末尾堆一串链接并不能让用户核验结论。本文从证据数据契约、流式占位、可访问交互和来源安全出发,设计真正可追溯的 React 引用体验。
Hooks 不只是 useState/useEffect——自定义 Hooks 是 React 的"复用单元"。本文讲清什么时候提取自定义 Hook(重复逻辑/副作用/状态逻辑)、Hook 组合(Hook 调 Hook)、依赖与 stale closure、测试 Hooks(renderHook + act),以及"别过度抽象 Hook"。
多轮 AI 对话不能只靠一个 messages 数组。本文设计浏览器临时状态、服务端会话事实、生成运行记录与幂等协议,避免串话、重复消息和刷新丢失。
大表慢?分区表把一张物理表拆成多张子表,查询只扫相关分区。本文讲清 PG 三种分区策略(Range 按范围/List 按枚举/Hash 按哈希)、分区裁剪(partition pruning)、何时该分区(千万级+)、分区键怎么选、以及分区与索引的关系。
拆分 Context 只是前置条件。本文聚焦 useSyncExternalStore 的缓存快照、原子通知和服务端首快照,并用 Profiler 夹具限制每次 commit 的组件扇出。
"AI 客服是最容易落地的 Agent 场景之一,但也最容易做成'人工智障'。本文端到端搭一个生产可用的支持 Agent:RAG 答 FAQ + function calling 查订单/建工单 + 不确定就转人工,覆盖架构、转人工策略、限流、敏感信息、监控——把它从 demo 推到能上线。"
AI 消息包含代码、引用和延迟加载内容,普通定高虚拟列表会在回填历史时跳动。本文用稳定消息键、高度修正、显式锚点与真实浏览器夹具约束 DOM 和滚动漂移。
功能测试不抓"布局塌了/颜色变了/字号错了"——这些只有视觉回归能抓。本文讲清 VRT 原理(截图+像素对比+diff)、工具选型(Playwright screenshots/Chromatic/Percy)、阈值调优、CI 集成,以及"别让 VRT 成噪声制造机"。