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其中一个主要原因是新的决策调用场景的接入，原有的决策调用场景主要是通过RPC接口调用触发的，而流式预测承接的场景主要由kafka等消息中间件来调用，这些场景都存在调用量大的特点，单个场景有上千、万QPS调用。流式预测也存在一些定时触发调用的场景，如供需预测场景，波峰波谷明显。流式预测可以将峰值QPS打平，保证实时性的前提下降低机器成本。二是机器成本，决策服务目前机器资源成本较大。三是接入配置繁琐，非流式预测接入方式需新建服务，通过代码开发方式接入，每次迭代都需进行排期上线的方式进行，较为繁琐。
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法，全文篇幅较长，共计50000+字，可先码住辅助用于学习Langchain。
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。希望能对大家有所帮助或启发。
在上一篇文章《4款亲测好用的开发画图工具》中，有读者在后台留言提到想了解如何画好一张架构图？本文作者从架构图的目的、怎样的架构图是好的架构图、如何画好架构图，以及各类经典架构图的分类和示例都做了详尽解析，是一篇不可多得的干货文章，建议点赞收藏！
作为技术同学，不仅要写好自己的代码，做好功能交付，往往还需要担任复杂项目的技术PM，但有些同学缺少项目管理经验，不知道怎么才能做好技术PM，本文结合作者自身的一些经验，分享一些心得。
