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后端

不再手搓 JSON：MySQL 9.7 Duality Views 让关系数据与文档双向打通

来源: blogs.oracle.com 30
现代应用和数据库之间，JSON 是最常见的"运输格式"。MySQL 的 JSON 函数支持一直不错——、、 之类的工具随手可用。但问题在于：方向是单向的，且全靠手工拼接。 查数据时，你得用一堆函数把行转成文档；写数据时，又得把 JSON 一层层拆开，逐列逐表写回。这种"JSON 管道工"活儿，写一次嫌烦，维护更痛苦。MySQL 9.7 Communit...
# MySQL # 后端 # 数据库
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用 OpenRouter 统一接口调用多家 AI 模型：路由、降级与成本控制实战

来源: realpython.com 45
对接 Claude、GPT-4、Gemini、Llama……每家 API 的鉴权方式、请求格式、错误码都不一样。项目里一旦接入超过两个模型，维护成本就直线上升。OpenRouter 把这些差异收拢到一个兼容 OpenAI 格式的统一端点背后，还附带了路由选择、自动降级和用量限额——这些正是多模型场景下最让人头疼的部分。 OpenRouter 的核心思路...
# AI # Python # 后端
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用 OpenRouter 一把钥匙开所有模型的大门：统一 API、智能路由与故障回退

来源: realpython.com 44
对接一个大模型 API 已经够烦了——不同厂商的端点、认证方式、请求格式各不相同。当你的应用需要同时调用 GPT-4o、Claude、Gemini、Mistral 等多个模型时，维护成本直线上升。OpenRouter 的思路很简单：一个端点、一个 key，路由到上百个模型，还自带故障回退和提供商策略。下面拆解它的核心机制，并给出可直接跑的 Python...
# AI # Python # 后端
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用 ChromaDB 做向量检索与 RAG：从嵌入到实战查询

来源: realpython.com 40
向量数据库正在从"概念热词"变成工程日常。ChromaDB 作为轻量级、Python-first 的向量存储方案，适合本地开发和小规模 RAG（检索增强生成）场景。但真正上手时，很多人会卡在：嵌入怎么选？余弦相似度到底在算什么？collection 查询的参数怎么配？这篇文章把这些问题拆开，配上可以直接跑的代码。 嵌入（embedding）是把一段文本...
# AI # LLM # Python
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Spring AI 2.0.0-RC1 发布：从实验框架走向生产级 AI 开发栈

来源: spring.io 62
Spring AI 从 1.0 时代的"试试看"项目，正在蜕变为一个面向生产环境的 AI 应用开发栈。2.0.0-RC1 的发布标志着这条路线的第一个正式里程碑——API 稳定、模块拆分清晰、对主流模型厂商的适配基本到位。如果你之前观望过 Spring AI 但觉得接口还在频繁变动，现在是重新评估的好时机。 2.0 的核心改动不是"加几个新模型"，而是...
# AI # Java # Spring
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AI 治理：当 60% 的组织已经在跑 AI Agent，谁来守住底线？

来源: docker.com 44
一份行业报告给出了两组值得对读的数字：60% 的组织已经把 AI Agent 推上了生产环境，但 40% 的组织把安全与合规列为继续扩规模的最大障碍。 adoption 跑在前面，oversight 还在后面追——这个落差，就是 AI 治理真正要解决的问题。 AI 不再只是推荐商品或生成文案。它正在审批贷款、调度资源、自动回复客户、甚至直接执行操作。决...
# AI # Docker # Go
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Postgres 19 终于有了"查询提示"——但它们不叫 Hint

来源: postgr.es 44
Postgres 社区花了二十年说"绝不"，然后加了一个功能，和 hint 做的事一样，只是换了个名字。Postgres 19 的 feature freeze 包含两个新的 contrib 模块： 和 。官方说法是——这叫"plan advice"，不是 hint。技术上正确，是最好的正确。 这件事值得好好聊聊，不只是因为功能本身，更因为它背后的漫长...
# AI # Go # LLM
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把 Python Docker 镜像从 1GB 瘦到 100MB 以内：实操指南

来源: realpython.com 44
一个典型的 Python Docker 镜像，起步就是 900MB 甚至更大。大部分体积来自你根本不会用到的东西——系统包、pip 缓存、编译中间产物、测试文件。镜像越大，拉取越慢，部署越贵，安全扫描的噪音越多。这篇文章把常用的瘦身手法逐个拆开，给出可以直接复制改造的 Dockerfile 和命令。 用最朴素的方式打包一个 Flask 项目： 构建完 ...
# AI # Docker # Python
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LiteRT-LM 搭上 Gemma 4 多 token 预测，端侧推理提速 2.2 倍

来源: infoq.com 49
端侧跑大模型，瓶颈从来不是模型有多聪明，而是 token 一个一个往外蹦的速度够不够用。Google 最新发布的 LiteRT-LM 把 Gemma 4 的 Multi-Token Prediction（MTP）drafter 原生接进推理引擎，实测推理速度最高提升 2.2 倍——不是靠砍精度，而是靠更聪明的投机解码策略。同时，框架的 API 版图也在...
# AI # Go # InfoQ
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