Docker Compose编排多服务容器化部署与健康检查实践
一个真实项目从单机docker run迁移到Docker Compose编排的完整记录。项目包含Nginx、Spring Boot、MySQL 8.0、Redis 7.2四个服务,通过自定义bridge网络实现服务隔离,用命名卷持久化数据,借助healthcheck与depends_on的condition参数解决启动顺序问题。迁移后部署耗时从12分钟降至90秒,服务启动成功率从78%提升到99.

专注于提示词工程的工程化与业务落地。持续实践AI应用的成本与稳定性、提示词与上下文工程,重点关注效果、成本、稳定性和可维护性,分享经过验证的方案与真实复盘。
一个真实项目从单机docker run迁移到Docker Compose编排的完整记录。项目包含Nginx、Spring Boot、MySQL 8.0、Redis 7.2四个服务,通过自定义bridge网络实现服务隔离,用命名卷持久化数据,借助healthcheck与depends_on的condition参数解决启动顺序问题。迁移后部署耗时从12分钟降至90秒,服务启动成功率从78%提升到99.
传统LLM调用在复杂任务中频繁失败,单次调用准确率不足60%。本文基于LangChain 0.1.12与ChatGLM3-6B,手写一个支持工具注册、记忆回溯、异常熔断的AI Agent原型。通过定义3个核心工具(搜索、计算、文件读写),实现5轮循环内任务完成率从32%提升至89%,单次决策耗时控制在1.2s内。附带完整错误处理与记忆压缩代码,可直接嵌入生产级RPA流程。