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首测 GPT-5.2 | 手把手教你搭建“三巨头”动态路由架构（DeepSeek/Claude/OpenAI），附 Python 源码
GPT-5.2 来了，但你的架构准备好了吗？ 2025 年 12 月 12 日，OpenAI 终于按下了核按钮，GPT-5.2 系列模型（Instant/Thinking/Pro）正式上
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拒绝 Vendor Lock-in！基于七牛云构建“模型中立”的 RAG 知识库架构实战
🛑 2025 年的新困境：多模型时代的“数据孤岛” 在构建 RAG（检索增强生成）系统时，你是否遇到过这样的怪圈：模型推理速度很快（如 DeepSeek V3），但首字生成时间（TTFT）却
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拒绝 OOM！手把手教你用七牛云 SDK 重构 DeepSeek Agent 本地存储逻辑 (附源码)
🛑 “OSError: [Errno 28] No space left on device” 当你满怀期待地部署好 DeepSeek V3.2 的 Agent，准备让它通宵跑任务时，这个报错绝对是噩梦。
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LangChain 报错 RateLimitError？教你用七牛云网关构建“永不限流”的 Agent 架构
导语：周一早上的“红灯区” 周一早上 9 点，你的 Agent 监控群是不是又刷屏了？ c
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AWS S3 支持 50TB 了，但你的 Python 脚本还在报 Timeout？大模型断点续传实战
导语：从 50TB 的新闻说回 50GB 的痛 AWS re:Invent 2025 上，Amazon S3 宣布将单个对象的最大体积从 5TB 提升到 50TB，这对需要保存超大模型权重和训练 Checkpoint 的团队来说，确实是一个标志性事件。
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AI 时代的 RAG 架构与存储挑战：构建高效知识检索系统的技术实践
```html AI 时代的 RAG 架构与存储挑战：构建高效知识检索系统的技术实践 当企业级 AI 应用从概念验证走向生产环境时，一个核心矛盾逐渐浮现：大语言模型（LLM）虽然具备强大的推理能力，但其知识边界受限于训练数据的时效性和覆盖范围。检索增强生成（RAG）架构应运而生，通过将实时数据检索与
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Serverless架构下的存储选型与成本控制：架构师的技术决策指南
```html Serverless架构下的存储选型与成本控制：架构师的技术决策指南 在2025年的云原生生态中，Serverless架构已从概念验证走向生产核心。然而，当函数调用次数突破千万级，当数据访问模式呈现极端的峰谷差异，存储层往往成为成本失控的第一个爆点。我曾参与过一个电商促销系统的架构优
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对象存储的演进：如何对抗高并发下的数据孤岛
```html 对象存储的演进：如何对抗高并发下的数据孤岛 在2025年的云原生时代，对象存储已成为企业数据基础设施的核心组件。然而，当日均请求量突破千万级别，跨地域部署成为常态时，一个隐蔽但致命的问题浮出水面：数据孤岛。这不是传统意义上的部门壁垒，而是由高并发访问模式、缓存失效风暴和分布式一致性矛
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从“底座之争”到“生态博弈”：如何构建可迁移、可兼容的AI技术架构
近期行业数据显示（如LMSYS Chatbot Arena），顶级大模型在核心能力上的性能差异正迅速收敛。这一趋势标志着AI产业的“底座之争”已近尾声，竞争的焦点正不可逆转地转向更为宏大的“生态博弈”。巨头们正加速构建包含应用、数据、开发工具在内的闭环生态，这给开发者带来了新的架构挑战：如何设计应用