TCL面试

在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...

这两天我Vibe Coding了一个项目，纯vibe那种,，一行代码都没有写。理解了很多Vibe Coding新手遇到的问题：AI写代码,改来改去越改越乱,最后项目直接崩了。 反思了一下自己Vibe Coding的过程之后，我清空了AI写了两个小时的代码，从头再来，这次就十分顺利地将项目开发完成。其实问题不在AI，而在于跳过了最重要的准备环节。就像盖房子，没有图纸就开工，盖到一半发现门窗位置不对，只能推倒重来。 所以，在让AI写第一行代码之前我们要做好些必要的准备工作。 打开 Claude或者 ChatGPT，跟它聊聊产品想法。按照这7个步骤，一步步来。 第一步：把想法聊清楚 把你的想法完整地...