知鸦日报2025-12-30

微服务架构通过小而自治的服务协同工作，提升系统的弹性、扩展性和技术异构性。架构师应关注服务边界与交互，避免过度耦合。服务建模需松耦合、高内聚，逐步划分业务功能。集成技术应避免破坏性修改，隐藏内部细节。分解单块系统时，找到接缝是关键。规模化微服务需应对故障，保障核心功能。微服务原则包括业务建模、自动化、去中心化和独立部署。

深度学习时代，数据爆炸与算力瓶颈的矛盾日益突出。数据蒸馏技术应运而生，通过算法将海量数据浓缩为小型高密合成集，在保持模型性能的同时大幅降低存储和训练成本。核心方法包括元学习、参数匹配、分布匹配及生成式参数化四大流派，各具优势。该技术在持续学习、联邦学习等场景展现价值，未来将向多模态扩展，成为AI发展的关键支撑。

大模型时代，RAG架构成为AI应用落地的核心选择。Claude、Cursor、Copilot等顶尖产品均采用RAG而非微调，通过分层检索、混合搜索和语义缓存实现高效知识注入。相比微调，RAG具备更新快、成本低、可追溯等优势，尤其适合GPT-5级基础模型的应用适配。企业构建AI系统时，应优先考虑RAG方案，快速搭建原型并持续优化，释放大模型的真正潜力。

假期里，我用Claude Code“氛围编程”为妻子打造了一个旅行行程管理小应用，花费约5小时和20美元。应用基于PocketBase和Railway，支持PWA，界面简洁，功能实用。虽然LLM在调试、性能和可访问性上仍有不足，但对个人项目而言，这种方式快速高效，满足了特定需求，避免了第三方应用的繁琐与广告困扰。代码价值下降，LLM理解和测试能力成为新衡量标准。未来编程形态难料，但旅行计划已无忧。

本文将带你从零构建基于Milvus的RAG系统，涵盖数据准备、向量检索、结果重排与位置优化等核心环节。Milvus作为高性能向量数据库，支持大规模向量存储与检索，适合AI应用。通过优化索引选择、批量处理与缓存策略，显著提升系统性能。位置优化突破U型陷阱，重排模型提高检索准确性，生产环境中还需完善错误处理与日志记录。

阿里云即将开源企业级全局KVCache管理服务Tair KVCache Manager，专为Agentic AI设计。该服务通过高性能网络解耦算力与存储，支持PB级KVCache池化，具备动态伸缩、多租户隔离等能力，兼容主流推理引擎。架构上采用中心化元数据管理，抽象LLM语义接口，并集成多种存储后端，显著提升大模型推理性能与资源利用率。

RocketMQ作为高性能分布式消息中间件，采用生产者、消费者、NameServer和Broker四组件协同设计，实现消息全链路解耦。其核心架构优化包括NameServer的轻量级服务发现、Broker的消息存储与转发、Producer与Consumer的高效模型，以及高可用设计和刷盘策略优化，确保金融级可靠性和万亿级消息堆积能力。