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后端

Spring AI 与 Spring Framework 的近期方向：从播客话题落到可运行实践

来源: spring.io 41
这期 A Bootiful Podcast 把焦点放在 Sébastien Deleuze 对 Spring AI 和 Spring Framework 近况的讨论上。虽然播客本身是访谈形式，但它指向了一个很实际的变化：Spring 生态正在把 AI 应用开发拉回 Java 开发者熟悉的工程模型里，配置、Bean、自动装配、测试和部署仍然是主战场。 对...
# AI # Java # Spring
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用 AWS 搭一个无服务器 A2A 网关：一个域名管理多个 Agent

来源: aws.amazon.com 44
A2A 的一个现实问题是：当团队开始部署多个 Agent，客户端到底该连谁、怎么发现、谁有权限访问，很快会从“协议问题”变成“入口治理问题”。这篇内容的核心做法是，在 AWS 上构建一个无服务器 A2A gateway，用单个域名承载多个 Agent，并通过 这种路径路由到不同后端。标准 A2A 客户端不需要修改，这是它最有价值的地方。 如果每个 Ag...
# AI # AWS # LLM
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用 Bedrock、Neptune 和个性化 PageRank 搭建 HippoRAG

来源: aws.amazon.com 39
传统 RAG 常把知识切成文本块，再用向量相似度召回。HippoRAG 的关键变化是：把知识组织成图，让检索过程不只看“这段文字像不像问题”，还看实体之间如何连接、哪些节点在当前问题语境下更重要。基于 AWS 的实现路径很清晰：Amazon Bedrock 提供 LLM 能力，Amazon Titan Embeddings 生成向量表示，Amazon ...
# AI # AWS # Go
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用 Amazon Bedrock Model Profiler 把模型选择从“翻表格”变成可搜索

来源: aws.amazon.com 59
在 Amazon Bedrock 里选模型，麻烦点通常不在“有没有模型”，而在“信息散落在哪里”：模型能力、区域可用性、调用方式、外部资料、限制条件，往往要在多个 AWS API 和文档页面之间来回切。Amazon Bedrock Model Profiler 的价值就在这里：它把来自多个 AWS API 和外部来源的模型元数据聚合到一个可搜索界面里，...
# AI # AWS # 云平台
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Meta 规模下的 AI 存储蓝图：训练速度背后的数据通道

来源: engineering.fb.com 58
过去几年，模型能力和训练数据规模都在快速膨胀。更明显的变化是，新一代前沿模型发布间隔从几个月压缩到几周。这个节奏背后不只是 GPU 数量的问题，存储也会直接决定训练吞吐、作业等待时间和算力浪费。对 AI 基础设施来说，存储已经从“放数据的地方”变成了训练流水线的一部分。 大模型训练不是一次性把数据读进内存就结束。训练集、检查点、日志、特征缓存、评估数据...
# AI # Go # LLM
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用 pg-healthcheck 给 PostgreSQL 做一次真正的体检

来源: postgr.es 44
PostgreSQL 出问题时，常常不是突然坏掉，而是早就留下了痕迹：膨胀悄悄增长、复制槽一直扣着 WAL、事务 ID wraparound 接近危险线、备份任务几周前已经停了。 想解决的正是这个痛点：用一个开源 Go 工具直接查询 PostgreSQL 系统目录和视图，输出一份可以行动的健康报告。 它覆盖 14 组、180 多项检查，既能跑在单实例 ...
# AI # Go # LLM
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pgcopydb v0.18：面向 PostgreSQL 18 的低停机迁移工具又进了一步

来源: postgr.es 41
pgcopydb v0.18 是这个项目迄今规模最大的一次发布：从 v0.17 以来合入了 88 个提交，带来 PostgreSQL 16、17、18 兼容性，默认基于 的 CDC 引擎改进，正则过滤，Citus 到 Citus 迁移支持，以及 24 个 bug 修复。对正在做 PostgreSQL 版本升级、跨实例迁移、云上搬迁的团队来说，这类工具的...
# AI # Go # PostgreSQL
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Python 3.15 的 JIT 升级：从追踪前端到寄存器分配

来源: realpython.com 36
Python 3.15 预览版继续推进 JIT 编译器：新的 tracing frontend、寄存器分配，以及就地数值操作，目标都很直接，让热路径里的 Python 代码少做解释器调度，多在更贴近机器执行的形态里跑。对业务开发者来说，这不是“所有代码自动飞起来”的开关，而是一个值得开始观察的运行时变化。 JIT 的价值通常不在程序启动阶段，而在那些被...
# Python # 可观测性 # 后端
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Wiki-Framework 1.2.0 的 wiki-sse：用普通 HTTP 做后台实时推送

来源: oschina.net 59
后台系统里最容易被低估的功能，往往是“通知”。审批流走到哪一步、任务是否完成、用户是否在线、导入是否失败——这些信息如果只能靠刷新页面拿到，体验会很笨重。Wiki-Framework 1.2.0 新增的 模块，把 Server-Sent Events 作为框架内置能力补上，让服务端单向推送不必一上来就引入 WebSocket。 轮询当然能做：前端每 3...
# 全栈 # 前端 # 后端
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