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推荐系统构建器

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生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。

网页爬取与内容抓取工作流

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本工作流提供核心机制，用于将复杂的实时网站内容转换为干净、结构化的、适用于大型语言模型（LLM）的Markdown格式。它支持单页抓取、深度站点爬取以及大规模异步内容爬取，是构建健壮内容摄取管道的理想方案，能够可靠地从网页中提取结构化信息。

ClickHouse数据模型设计

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本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎，如何设计ORDER BY键以优化查询速度，以及如何利用分区（Partitioning）管理大规模数据，适用于构建数据仓库和分析系统。

CoreWeave GPU工作负载部署

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本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes（kubectl）部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型（LLM）推理测试，以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。

向量数据库搜索质量诊断

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本指南系统性地提供了诊断和优化向量数据库搜索质量的流程。它指导用户解决召回率低、近似搜索性能下降、嵌入模型选择不当等核心问题。内容涵盖HNSW参数调优、量化处理、过滤策略（如ACORN）以及如何建立准确的性能基线，确保RAG和语义搜索管道的可靠性。

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