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先想一个问题:你去便利店买东西,老板你问一句他答一句,中间你掏手机扫了个码、翻了个包,他就呆在那儿等着——这老板是不是有点"呆"?现在大多数 Agent 就是这个"呆老板"。它们的运行机制是:收到用户请求 → 推理 → 调用工具 → 出结果 → 等下一个请求。这在"你问我答"的聊天场景够用,但一遇到真实业务就露馅了。,Agent 必须学会"等",否则干不了正事。为什么这么说?同步模型的本质是"",
摘要:本文探讨了在嵌入式设备(如RK3588)本地部署大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)以实现机械臂自然语言控制的方案。云端API因延迟、隐私和断网问题不适用于具身智能场景,本地部署可解决这些问题。推荐使用Qwen2.5-1.5B或3B模型(INT4量化)进行指令解析,结合VLM(如Qwen2-VL-2B)实现视觉理解。部署方案包括llama.cpp、RKLLM和MNN框架,通过量化(F
无状态化网关设计:API网关层与微信底层的Socket长连接采用分布式注册中心(如Etcd/Consul)进行路由绑定,实现计算与状态分离。自定义HPA指标监控:通过 Prometheus 采集 Redis 队列中的积压消息数,当积压超过阈值时自动触发容器副本扩容。
最近在做一个企业内部文档中台项目,需要把PDF翻译能力封装成微服务,供前端、IM机器人、定时任务等多个消费者调用。调研了一圈,发现市面上的方案要么太重(直接部署商业软件),要么太轻(纯脚本无法水平扩展)。最终选型是:**FastAPI + PDFTranslator API + Docker**,轻量、异步、易部署。本文分享完整的架构设计和代码实现,读者可以直接复制使用。pip install f
前两章我们已经完成了两件事。第一,理解 KnowHub 为什么不是一个普通聊天机器人,而是一个企业级 AI 知识库 / RAG 平台。第二,梳理项目需要的技术栈和环境,包括 Java 17、Spring Cloud、Spring AI、MySQL、pgvector、Redis、RabbitMQ、MinIO、Nacos 和 Vue 前端。从这一章开始,我们进入后端工程结构。一个是单体版,一个是微服务
陷阱一:以"愿望"代替"需求"AI项目立项时最常听到的一句话是:"我们要用大模型实现智能客服,替代80%的人工客服。"这是一个愿望,不是需求。需求应该是可验证的、有边界的、有明确失败条件的。7月份我们处理的一个典型反例:业务方要求"客服机器人能回答用户所有问题",结果上线后发现用户问"我的订单什么时候到货"时机器人给了物流公司的客服电话——这回答本身没错,但不是用户想要的。正确做法"在1000条标
WMS与机器人调度系统的通信延迟决定了仓库的"物流节奏"——100ms以内的延迟,机器人的运行效率是人工作业的3-5倍;超过200ms,机器人开始互相等待和避让,效率下降到不如人工。Redis在中间承担了"共享内存+实时广播"的角色:任务队列(ZSET按优先级排序)、状态同步(Hash结构)、空间索引(GEO命令)、路径锁(SET NX带TTL)。MySQL只做最终的任务持久化和审计日志。本文属于
2024 年到 2025 年,大量企业级 AI 产品以聊天机器人形态上线。界面统一是左侧对话列表、中间聊天窗口、底部输入框,用户在对话中提问,AI 流式回复。这套体验对通用场景(知识问答、文案生成)是合理的,但在企业管理场景中却暴露出明显的问题。首先是上下文断层。用户在处理一个业务问题时(例如审批采购单),需要先切换到 AI 助手、输入问题、等待回答、再切回业务系统执行操作。中间的过程割裂,操作路
很多人每天三件事:打开头条看新闻,打开邮箱看日报,打开数据库看业务数据。三件事做完,整理成一份简报,发到群里。日复一日,像个机器人。
医疗影像元数据的存储是一个"宽表+JSON+对象存储"的三位一体方案:宽表承载90%的查询性能,JSON保证字段扩展的灵活性,对象存储解决大文件的存储和长期保存。三个组件各司其职,通过一份检查的StudyInstanceUID作为全局唯一标识串联。架构设计时,永远优先考虑"放射科医生明天早晨查房时要调阅昨晚急诊的所有影像"这个场景——这是医疗场景中最真实的SLA。本文属于「行业场景与项目复盘」系列
Mac mini很适合做一台长期在线的小主机。它功耗低、噪音小、性能也够用,平时放在家里不怎么占地方。如果只是拿来做文件存储或远程桌面,其实有点浪费。OpenClaw的出现,让这类小主机有了更有意思的用法。它不是单纯的聊天机器人,而是运行在本地电脑上的AI智能体,可以读写文件、执行命令、生成代码、调用工具,甚至在一定权限下帮你完成电脑里的实际操作。但如果只能坐在Mac mini前面使用,价值还是有
在各类电子系统设计中,电平转换器件的选型和电路设计看似是一个相对基础的工作——很多人认为"不就是电平转换吗,看数据手册选个参数对的就行了"。然而,当应用场景涉及到商业航天、核工业控制和特种机器人等极端环境时,选型和设计中的任何一个细节疏忽都可能导致系统在关键任务中的失效。为核心,从工程师实战的角度出发,系统性地讲解从需求分析、芯片选型、原理图设计、PCB布局布线到调试验证的全流程方法和注意事项,并
充电桩管理平台 - 经营管理核心逻辑。
新手学习-推荐-微服务项目开源-6款热门的SpringCloud微服务开源项目
Nacos微服务注册与配置中心实践指南 本指南系统介绍了Nacos作为微服务基础设施的核心功能与实战应用。内容涵盖基础认知、环境准备、上机实战和进阶应用四大部分: 基础认知:解析Nacos作为服务注册发现与配置管理一体化平台的核心能力,对比同类产品特性 环境准备:详述部署前的版本选择、资源准备和依赖组件配置要求 上机实战:重点演示单机/集群部署、服务注册发现、配置管理、权限控制等核心功能实现 进阶
“有效的企业架构(Enterprise Architecture,EA)画出美好蓝图,对企业的生存和成功具有决定性的作用,是企业通过IT获得竞争优势的不可缺少的手段。”,作为目前应用度最为广泛的企业架构框架理论—TOGAF,提供了完善且不断优化迭代的知识体系以支持EA高效落地。01 关于架构的思考思考:如果不做架构规划,会带来什么问题?系统烟囱式建设,系统边界模糊扯皮现象频发,系统重复建设,标准不
本文探讨了 Data Fabric 的内容、原因、方式和人员,包括 Data Fabric 架构、挑战、优势、核心功能、供应商等。Data Fabric——以数据为中心的企业的“必备”在过去几年中,“Data Fabric”一词已成为企业数据集成和管理的代名词。分析公司 Gartner 将“数据编织”列为“2021 年十大数据和分析技术趋势”之一,并预测到 2024 年,25% 的数据管理供应商将
Prophet是由Facebook开发的时间序列预测模型,擅长处理趋势、季节性和节假日效应。调参是优化模型性能的关键步骤,能提升预测准确性。以下指南将逐步解释调参方法,包括参数含义、调参步骤和实用代码示例。所有数学表达式均遵循LaTeX格式规范。以下Python代码展示调参流程,使用Prophet库和交叉验证。假设数据已加载为DataFrame。通过系统调参,Prophet模型能显著提升预测精度。
title: go-go-micro机器人botcategories: Gotags: [go, 微服务, bot, 机器人, slack]date: 2019-10-10 19:30:53comments: falsego-go-micro机器人bot前篇micro bot - https://www.bookstack.cn/read/go-micro/7241427...
本文将详细说明如何在若依(RuoYi)微服务架构中集成 MySQL 和达梦(DM)数据库,实现多数据源配置。通过配置多个数据源,可以灵活管理数据库资源,满足不同的数据存储需求。如果未能成功切换数据源,请仔细检查每一步配置,并确保所需依赖项和配置文件正确无误。若不指定数据源,系统默认会使用主数据源(类中定义多数据源的配置信息,使应用能够识别并使用配置的。通过这种方式,可以轻松启用或禁用从库数据源。文
本方案基于AI与物联网技术,构建“感知-平台-应用”三层架构,通过人脸识别、情绪分析与微服务架构(1+6+7体系),解决厂区安全隐患,实现人员智能管理与数据融合,提升智慧化运营效率。
海量设备:节点数目巨大,数据产生频繁。低延迟要求:部分场景需要实时处理,如工业控制、自动驾驶。异构环境:边缘节点硬件环境差异大。多语言微服务架构可以将数据采集、处理、存储和应用逻辑拆分为不同服务,使用最适合的语言实现:Python:快速开发数据采集与分析逻辑。Java:稳定的业务服务、事务处理。Go:高并发边缘网关与轻量级API。C++:高性能数据处理、图像与视频分析。接口契约优先:所有跨语言通信
用大白话聊聊分布式系统什么是分布式系统,如何学习分布式系统分布式学习最佳实践:从分布式系统的特征开始(附思维导图)分布式系统分布式[到底什么是分布式系统?你需要了解这些](https://segmentfault.com/a/1190000023951396)一文详解分布式系统分布式与微服务,定义,区别,理解...
本文对比 AI 访问数据仓库的直连与微服务化两种模式,以 Spring AI Alibaba DataAgent 为实践案例,为传统 Spring Cloud 企业提供最小侵入式升级方案、AI 可调用 API 设计规范及从 POC 到生产的完整落地路线。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署YOLO12实时目标检测模型V1.0镜像,并将其集成于SpringBoot微服务架构中。该方案将强大的目标检测能力封装为独立的API服务,可高效应用于智慧园区等场景下的实时视频流分析,如出入口的人车识别与统计。
系统终端功能简单介绍:1资料接入:只需一键,即可将大量的未知客户资料提交给机器人,无需人工重复操作。2自主学习:可将不同的场景话术提交给机器人,机器人将读取相关数据,并成为相关领域的销售精英3筛选客户:机器人根据不同领域的销售或客服话术,与客户互动,从大量的客户资料中,筛选出可能的意向客户并进行分类。4人工跟进:优化人工坐席销售或客服人员根据机器人的数据分析以及通话记录进行有效的二次跟进。....
nacos 适配人大金仓数据库1、下载nacos源码git clone https://github.com/alibaba/nacos.git2、下载完成后,添加金仓依赖3、在nacos-all中添加金仓数据库驱动的依赖4、在nacos-config模块添加数据库依赖5、修改nacos-console模块的application.properties:6、修改nacos-config模块的Ext
当前的AI Agent(智能体)开源软件从自动化研究到“零人工”公司编排,让 AI 在极低成本和极高性能下运行,从“大而全”向“极小、极快、自治”转型。围绕 OpenClaw 协议的各种变体(Nano/Zero/Pico),预示着端侧 AI Agent 爆发的前兆。Garry Tan 亲用的 Claude Code 配置,集成 10 款工具,全方位模拟 CEO 到 QA 的职能角色。Karpath
华为数据架构(DA)作为企业4A架构的核心枢纽,通过四大组件(数据资产目录、标准、模型、分布)构建业务与技术的桥梁。其五层数据结构清晰划分数据资产,三级模型体系实现业务到技术的转化,数据分布管理优化数据流动。典型案例显示,该架构在机场智能调度和政务协同中有效提升数据质量、消除信息孤岛,验证了其统一语言、拉通业务流、促进共享的核心价值。