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基于 APISIX 网关集成 Algolia 与 Trino 实现动态请求路由与数据增强 基于 APISIX 网关集成 Algolia 与 Trino 实现动态请求路由与数据增强
在构建一个流量巨大的个性化推荐系统中,我们面临一个棘手的架构挑战:需要根据用户的实时意图(通过搜索引擎推断)和其长期的行为模式(从数据湖分析得出)共同决定后端服务的路由策略,并对请求进行动态增强。具体来说,一个请求到达网关后,必须在几十毫秒
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MLOps全栈闭环实现:从SQL特征工程到APISIX网关再到Jotai监控面板的单元测试驱动之旅 MLOps全栈闭环实现:从SQL特征工程到APISIX网关再到Jotai监控面板的单元测试驱动之旅
模型一旦部署,真正的挑战才刚刚开始。尤其是在依赖关系型数据库作为特征源的场景中,一个未经深思熟虑的SQL变更就可能导致线上预测服务的灾难性失败。特征工程逻辑与服务代码的紧耦合,以及对数据库交互逻辑测试的缺失,是许多MLOps流程中最脆弱的一
2023-10-27
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基于 NestJS 构建一个集成了 Puppeteer 网页抓取与 Milvus 向量化的实时 WebSocket 数据管道 基于 NestJS 构建一个集成了 Puppeteer 网页抓取与 Milvus 向量化的实时 WebSocket 数据管道
在处理一个需要即时响应用户输入,并执行长耗时、多阶段后台任务的场景时,传统的 HTTP 请求-响应模型显得力不从心。设想这样一个需求:用户提交一个 URL,系统需要立刻开始抓取该网页的动态渲染内容,对内容进行分块和向量化,最后存入 Milv
2023-10-27
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