PostgreSQL 部分索引与扩展统计协同（Partial Index、Dependencies 与验证）
通过部分索引覆盖高选择度条件并配合扩展统计提高估算准确性，降低扫描与排序成本，提供度量与验证方法。
验证
Redis Stream 消费组与幂等性（XGroup、XREADGROUP 与去重验证）
使用Redis Stream消费组实现水平扩展与容错, 通过去重键与处理状态确保幂等, 提供组管理与投递确认的验证流程。
Redis Search 与聚合查询（索引、标签与评分验证）
使用RediSearch创建多字段索引并进行标签与数值过滤及聚合排名，提供查询与度量方法，验证评分与排序的正确性与性能。
Redis HyperLogLog 与唯一估计（PFADD、PFCOUNT 与误差验证）
使用HyperLogLog进行大规模唯一计数估计，通过PFADD/PFCOUNT实现近似去重并进行误差与性能验证，适用于UV等场景的高效统计。
Redis Bloom 与去重估计（Bloom/CF/TopK 与验证）
使用RedisBloom的布隆过滤器、Cuckoo过滤器与TopK，进行大规模去重估计、重复检测与热点项识别，并提供参数选择与误判率验证方法。
PostgreSQL 行级安全（RLS）与多租户治理（策略、绑定与验证）
启用行级安全并基于租户上下文绑定访问策略，实现多租户数据隔离，提供策略与验证方法确保查询与写入安全。
PostgreSQL 查询优化与统计信息（扩展统计、计划稳定与验证）
利用扩展统计提升选择度估算并稳定查询计划, 结合工作内存与代价参数优化执行性能, 提供可重复的度量与验证方法。
PostgreSQL 生成列与写时校验（Generated Column、CHECK 与验证）
使用生成列与CHECK约束在写时进行校验与派生存储，结合表达式索引提升查询效率，并提供一致性验证方法。
Rerank 交叉编码器在 RAG 中的应用与验证
在初始召回基础上采用交叉编码器进行重排序，给出参数选择与评测流程，以提升命中质量与答案准确性。
PostgreSQL 触发器与变更审计（AFTER/BEFORE、Audit 表与验证）
使用AFTER/BEFORE触发器记录数据变更到审计表，包含变更前后数据、操作者与时间，提供实现与一致性验证，满足合规与追踪需求。
