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Part 3 — Knowledge Graph 知識圖譜(三):與關聯式 / 向量 / 文件資料庫的比較

知識圖譜 vs 關聯式資料庫 vs 向量資料庫 vs 文件資料庫:資料模型、查詢能力、效能與適用場景的深度比較,附決策表與混合架構建議。

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Part 11 — FDE core topic - Async Event-Driven Pipeline:解耦同步 HTTP 與保護後端連線池

深入剖析如何以非同步訊息傳遞取代同步 HTTP 請求,防止 LLM 推論延遲(2–30 秒)耗盡 Web Server 連線池,支撐 50,000+ 並發用戶,改善幅度達 250 倍。

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Part 14 — AI 工程從零開始|Phase 7 Part 1:Transformer 架構深度解析 — 改變一切的注意力

從工程師視角完整解析 Transformer:Multi-Head Attention 矩陣計算、位置編碼、KV Cache、Flash Attention 與 MQA/GQA 生產優化

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Part 14 — FDE 面試準備指南(十四):RKK 實戰——AI Agent Memory 架構設計

以系統設計視角拆解 AI Agent 的 Memory 架構:為什麼需要四種記憶、每種記憶解決什麼問題、怎麼組合、以及記憶帶來的工程挑戰——含完整架構圖與選型決策框架

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Part 30 — FDE 面試準備指南(三十):顧問實戰——Constraint-First 架構設計:VPC 限制下的 GCP AI 系統

以 Google FDE 顧問視角拆解限制驅動的 AI 架構設計:當客戶說「所有資料不能離開我們的 VPC」,你的 Vertex AI 架構要怎麼調整、VPC Service Controls 的設計原理、Private Service Connect 的部署模式,以及金融與政府客戶常見的合規限制應對

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Part 39 — FDE 面試準備指南(三十九):RKK 實戰——從 10,000 到百萬用戶:AI 系統的橫向擴展架構設計

以系統設計視角拆解 AI 系統從內部試點到百萬外部用戶的擴展挑戰:三個演進階段的完整架構圖、無狀態服務設計、非同步佇列、語意快取、三層速率限制、Auto-scaling 策略,以及每個關鍵技術選型的 Why X not Y 決策邏輯

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AWS DynamoDB Complete Guide: Architecture, Indexing & Performance Optimization

Comprehensive guide to AWS DynamoDB covering data structures, architecture, indexing strategies, secondary indexes, sort keys, and performance optimization techniques for high-speed I/O operations.