在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...

不过还是挺开心的hhh

恐怖如斯

🏢 3.6 - 杭州数美科技 - Java 面试状态：一面（3.20 HR 打电话通知面试通过） 🗣️ 1. 自我介绍 常规自我介绍。 🏥 2. PDAD 项目拷打  医患实时通信是如何实现的？（答：WebSocket） 在项目中负责哪一块？ 详细讲解负责的部分（医生工作台及病历系统）  难点与解决：病历系统的数据比较分散，存在各个表中。解决方案是为医生提供统一接口，封装病历 DTO，并在 Mapper 层进行处理。 追问：这跟传统的开发模式有什么区别？(没区别)   权限设置问题：如何区分医生、患者、管理员？（顺势转入场景题）  🌐 3. HTTP 项目拷打  HTTP 服务器是如何...