架构

画中有画4 小时前
架构
MLOps 架构在大模型应用系统中的设计与实践2024年初,我所在团队启动了一个面向企业知识库的智能问答系统项目。该系统基于检索增强生成(RAG)架构,核心目标是处理数十万份企业内部文档(包括技术手册、产品说明、合规文件等),为业务人员提供精准、实时的问答服务。系统采用开源大模型(Llama 3 8B和Mistral 7B)作为基座,结合LoRA高效微调与向量检索技术,部署于AWS云环境。
Hrain-AI11 小时前
人工智能·安全·架构
企业 Agent 运行时护栏:独立安全层四道防线设计与落地摘要:本文面向部署自主 Agent 的架构师与运维,提出"独立安全层 + 护栏四层"框架,把提示注入、越狱、记忆劫持、工具操纵四类风险挡在 Agent 逻辑之外。基于 LLM Guard 0.3.16 给出可运行的中间件代码,并附三种护栏形态对比与实测数据,帮助企业把安全做成独立的一层而非散落在业务代码里。
Rain的Java大神之路4 小时前
java·分布式·后端·spring·spring cloud·架构·springcloud
介绍一下分布式事务一句话定义:分布式事务就是保证多个独立微服务 / 数据库操作的原子性,要么全部成功,要么全部回滚,最终达到数据一致性的机制 🔒
厚国兄4 小时前
架构·agent
大模型AI Agent记忆系统——Graphiti_源码架构与实现教程项目:getzep/graphiti 目标:从 架构 → 数据模型 → 写入流程 → 检索流程 → Driver → LLM/Embedding → 服务层 → 每个代码模块,逐层拆解 Graphiti。 分析基线:GitHub main 分支,检查时间 2026-08-19;根目录 pyproject.toml 中 graphiti-core 版本为 0.29.3。 说明:本文以“源码阅读教程”的方式组织,不逐行复制源码,而是解释源码职责、关键函数、调用关系与设计意图。这样既便于理解,也不受行号频繁变化
易观Analysys6 小时前
架构
中国低空经济产业链架构与图谱——《中国低空经济应用场景分析报告2026》解读一易观分析:易观分析近期分布《中国低空经济应用场景分析报告2026》,报告估算2026年市场突破万亿大关,成为未来十年最具确定性的新兴增长级之一。这一万亿级蓝海市场由制造、运营、基建三大支柱共同驱动,结构持续优化。
canonical_entropy5 小时前
人工智能·架构·agent
可逆不是逆向运行:DeepSeek Harness 架构的数学本质DeepSeek Harness(DSH)发布后在社区激起了巨大反响:主仓库上线两天,star数迅速超过10万,成为Github历史上最快突破10万star的项目(截至 2026-08-21 的 GitHub 实时数据,deepseek-ai/deepseek-harness 的 star数已超过17万,挂上 dsh-plugin 标签 的插件仓库已突破 1 万个)。伴随DSH发布的,还有一篇Deepseek与北大合写的论文——A Programming Paradigm for Spatiotempor
南城以南溫暖如初1475 小时前
java·spring boot·mysql·架构·vue
外卖CPS实战指南:从技术选型到运营落地全流程解析外卖CPS(Cost Per Sale)是一种按成交结果付费的推广模式,其核心逻辑是:推广者通过专属链接或小程序码引导用户下单,平台根据订单效果向推广者结算佣金。做外卖CPS,技术侧的难点不在“引流”,而在“订单归因”与“分佣结算”的准确性。本文结合一个典型的开源外卖CPS系统架构,拆解从技术选型到运营上线的完整路径,帮助开发者少走弯路。
ZGIAI6 小时前
人工智能·架构
ZGI Workflow:让知识检索进入业务流程知识库回答准确,只解决了“找到什么资料”。当企业希望系统继续核对字段、判断条件、发起审批、写入数据或发送通知时,需要把检索结果接入 Workflow。知识提供任务依据,流程负责安排执行顺序、条件分支、人工节点和失败处理。
ZGIAI6 小时前
人工智能·架构
ZGI 模型网关:统一接入与路由大模型企业接入多个大模型后,可以通过模型网关统一管理供应商、访问凭据、默认模型和路由策略。Agent 与 Workflow 调用一个稳定入口,具体使用哪个模型由配置决定。模型发生切换时,还要检查输出结构、工具调用、延迟和失败处理,避免业务流程跟着接口变化反复修改。
Elastic 中国社区官方博客7 小时前
大数据·运维·elasticsearch·搜索引擎·架构·全文检索
ES95:面向 Elasticsearch 时间序列指标的自适应压缩作者:来自 Elastic Salvatore CampagnaES95 是 Elasticsearch 9.5 新推出的自适应时间序列编解码器,可将 @timestamp 的存储空间减少 92%,并将浮点数字段的存储空间最多减少 74%,无需任何配置。
皮皮虾❀13 小时前
架构·钉钉
钉钉服务商私有化部署+混合云架构+信创适配一体化实战:从“公有云单点部署”到“核心本地+弹性云端”的灵活部署方案在数字化转型浪潮中,钉钉作为企业协同与业务数字化的核心平台,其部署模式的选择直接关系到企业的数据安全、业务连续性与成本效益。对于大型集团、政府机构、金融机构及对数据主权有严格要求的组织而言,单一的公有云SaaS模式已难以满足其全部需求。“钉钉服务商私有化部署+混合云架构+信创适配” 一体化方案,正成为企业从“公有云单点部署”迈向“核心本地+弹性云端”灵活架构的必然选择。
木木学AI10 小时前
人工智能·架构·语音识别
私有化部署vs云端SaaS-大模型外呼架构选型逻辑与适用场景分析大模型外呼与传统外呼的架构差异,决定了部署方式不再是一个可以后置考虑的技术细节。传统外呼的本质是"线路+话术":ASR转写客户语音,NLU匹配预设关键词,TTS播放固定话术,整个链路的计算量可控,对实时性的要求也相对宽松。大模型外呼则完全不同——实时语音流理解需要持续占用GPU/CPU算力,大模型推理需要低延迟响应,外呼过程中还需要根据通话内容实时调用CRM、订单或工单系统。这些环节对数据流向、算力资源、网络延迟和持续迭代的要求,让部署方式的选择直接决定了外呼系统能不能跑起来、跑不跑得稳。
这个DBA有点耶9 小时前
数据库·架构·aigc
当数据库从“存储”走向“决策”:金仓数据库的融合架构之路大家好,我是小耶,写功课只是为了我踩过的坑,你们别再踩了!这两年数据库行业最大的变化,不是跑分又提高了多少,而是数据库的角色正在被重新定义。
李广坤10 小时前
后端·架构
AgentScope Tool 热更新技术方案:不重启服务,实时管控 Agent 工具在生产环境中运行 AI Agent 时,运维团队经常面临一个尴尬的困境:这些问题的根源在于:Agent 的工具配置是启动时静态绑定的,运行时无法动态调整。
天远Date Lab10 小时前
运维·人工智能·架构·自动化
零信任架构实战:基于天远行驶证核查构建自动化车队准入网关在当前O2O即时配送与同城货运场景中,骑手自带车辆入驻平台(如两轮电动车、轻型货车等)成为了主流运力模式。为了确保业务合规并保障交通安全,平台必须对骑手上传的行驶证及车辆资产进行严格的合规确认。传统人工核对行驶证照片的方式不仅流程繁琐、效率较低,且难以实时防范信息伪造与车辆资质不符等履约风险。这不仅延长了骑手入驻周期,还极大地增加了平台的运营审核成本。
国科安芯14 小时前
网络·单片机·嵌入式硬件·架构·低轨卫星星座
ASM232 单电源 RS-232 收发器——技术深读:原理、安全机制与抗辐照视角很多人以为 USB、以太网普及后 RS-232 该退休了,但在商业航天、工业现场、医疗设备调试、电力仪表这些地方,RS-232 依然活得好好的。原因很硬:它用正负电压摆幅(±3V~±15V)来传信号,抗共模干扰强、线缆能拉到 15 米、对端设备极其便宜。
这个DBA有点耶11 小时前
数据库·mysql·架构
一文讲透数据库分类:关系型、非关系型、OLTP、OLAP、分布式、多模……大家好,我是小耶,写功课只是为了我踩过的坑,你们别再踩了!上个月一个刚转行做数据开发的朋友问我:“小耶,我听说有时序数据库、向量数据库、图数据库……这些和MySQL到底什么关系?我该从哪个学起?”
李剑一12 小时前
前端·面试·架构
有点干,前端架构基础之:Web Worker到底是什么?它和Java中的线程是一个道理吗?不知道大家接触过 Web Worker 相关的内容吗,今天咱们深入的盘一盘这块内容,希望对你有所帮助。
月光船幽幽13 小时前
架构
从道家视角审视“双向麻醉”模型中的公理与异化命题本研究旨在从道家视角深入审视“双向麻醉”模型中的公理与异化命题。通过系统结合《道德经》《庄子》等道家经典思想与“双向麻醉”模型的理论框架进行分析,揭示了模型中公理在道家哲学语境下的深层内涵。研究发现,模型的公理与道家经典中的异化命题存在显著对应关系。例如,公理一中人与自然关系的假设,在道家“无为”“自然”思想下呈现出关于人类干预自然的异化命题;公理二中个体与社会的关系,则与道家对社会治理及个体自由的看法相呼应,体现出特定的异化现象。本研究为“双向麻醉”模型提供了新的理论解读,并拓展了道家思想在现代社会理论
老郑聊AI业财智造13 小时前
人工智能·语言模型·架构·系统架构·软件工程
Qwen技术架构与源码深度剖析一句话概括:Qwen的技术演进不是参数规模的简单堆砌,而是一场从“稠密通用”到“稀疏专家协作”的系统工程革命——Qwen3.8-Max以2.4万亿总参数、仅950亿激活参数的MoE架构,用接近百亿级模型的推理成本撬动了万亿级模型的知识容量,在第三方盲测中综合能力仅次于Claude;Qwen3.6-35B-A3B则以35亿总参数、仅3亿激活参数的极致稀疏设计,让MoE大模型首次真正进入消费级硬件的射程——两者共同回答了同一个问题: 如何用最小的推理成本获得最强的模型能力?****