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后端

Foundry IQ：给智能代理装上统一知识层，告别数据拼图

来源: devblogs.microsoft.com 37
企业里做 AI Agent，最头疼的不是模型本身，而是"知识从哪来"。内部文档散落在 SharePoint、SQL Server、Cosmos DB；外部数据要从网页、API、第三方库拉取。每次新建一个 Agent，都要重新搭一套检索管线——索引、向量化、权限同步、缓存……重复劳动堆成山，答案质量还参差不齐。 Microsoft Foundry IQ ...
# AI # Azure # LLM
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用 Azure AI Foundry 管理模型、成本与质量：从选模型到规模化运营的全流程实践

来源: azure.microsoft.com 29
当你手里只有一把锤子，所有问题看起来都像钉子——这句话对 AI 模型同样成立。很多团队在拿到 GPT-4 或某个开源模型的 API key 后，就把它塞进所有业务场景，直到月底账单爆炸或输出质量飘忽不定才意识到：选模型、控成本、保质量，这三件事必须系统性地管起来，而不是靠运气。 Microsoft 的 Azure AI Foundry 正是围绕这个痛点...
# AI # Azure # Go
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用 Azure AI Foundry 管好模型、成本与质量——从选模型到上线运营的全流程实践

来源: devblogs.microsoft.com 31
团队拿到 GPT-4o 的 API key 之后，故事并没有结束。模型选哪个、推理成本怎么压、输出质量怎么量化和守住、多模型怎么统一治理——这些问题才是 AI 从"能跑"到"能运营"的真正门槛。Azure AI Foundry 把这些环节串成了一条完整链路：从模型目录筛选、基准评测、成本追踪，到部署上线后的监控与合规治理，开发者可以在一个平台里闭环完成...
# AI # Azure # Go
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Azure Database for PostgreSQL Flexible Server：同步复制 standby 置入提交路径意味着什么

来源: postgr.es 45
大多数托管 PostgreSQL 服务商把 standby 复制做成"尽力而为"——写主库成功就返回客户端，standby 在后台异步追赶。Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 走了一条不同的路：standby 直接参与提交路径，每一次写操作都要等同步复制到第二台服务器确认后才向客户端返回成功。 这...
# AI # Azure # PostgreSQL
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写出干净可维护的 Python 脚本：从 shebang 到入口函数

来源: realpython.com 38
随手写一个 文件就能跑，但半年后打开再看——imports 乱成一团、常量散落各处、逻辑全挤在全局作用域里。这类脚本不是"能用就行"，而是"能用但不敢改"。把脚本结构理清楚，成本不高，收益却很实在：阅读快、改起来放心、新同事上手也容易。 下面逐项拆解一个 Python 脚本该有的骨架，并给出一份可以直接套用的模板。 脚本第一行写上： 这行告诉操作系统用...
# Python # 后端
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DeepChat → DeepWork：从聊天工具到数字员工的技术重构

来源: oschina.net 35
从 OpenClaw 到各类 AI 热潮，企业对"数字员工"的期待已经从"能对话"升级为"能干活"。DeepChat 这次更名为 DeepWork，不只是换了个名字——底层框架、向量存储、RAG 架构全部重写，是一次真正意义上的技术重构。 这次更新最硬的改动是把 AI 框架换成了 Spring AI + Spring AI Alibaba。之前 Dee...
# AI # Java # LLM
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Python 格式迷你语言：让字符串输出不再凌乱

来源: realpython.com 48
每次在终端打印表格、对齐日志、或者格式化金额，你是不是还在用字符串拼接和 硬凑？Python 的格式迷你语言（format mini-language）是一套藏在 和 背后的精简语法，专门解决"文本怎么摆、数字怎么显"的问题。掌握它，一行格式说明符就能替代多行手工对齐代码。 格式说明符的基本结构是 ，其中： fill：填充字符，默认空格，可以是任意单字...
# Python # 后端
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Python 脚本结构：从 shebang 到入口函数的实战整理

来源: realpython.com 39
一个 Python 脚本随手写起来很容易，但写得"有结构"却常被忽略。shebang 行怎么写、import 分组顺序、常量放哪、入口函数怎么组织——这些细节看似琐碎，却直接影响脚本的可读性、可维护性和跨平台可移植性。下面逐项拆解，并给出一份可直接套用的模板。 shebang 是脚本第一行 开头的声明，告诉操作系统用哪个解释器执行文件。Python 脚...
# Python # 后端
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半夜表膨胀四倍：PostgreSQL 逻辑复制遇上 statement_timeout 的灾难现场

来源: postgr.es 29
一次看起来万无一失的 PostgreSQL 迁移，在午夜把人吓醒——源端表安安静静几十 GB，目标端同样几张表却膨胀到 400 GB 以上，还在继续涨。排查到最后，罪魁祸首是一个再正常不过的配置：。两个各自合理的机制撞在一起，就制造了一场无声的灾难。 客户要把一个 PostgreSQL 数据库通过逻辑复制迁移到新服务器。逻辑复制的第一步是初始表拷贝——...
# AI # PostgreSQL # 后端
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