Docker Compose编排多服务容器化部署：网络隔离、卷挂载与健康检查启动顺序配置详解
本文以一个真实的前后端分离项目为例，分享一套可直接落地的docker-compose.yml配置。项目包含Nginx、Spring Boot应用、MySQL 8.0、Redis 7.2共4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库数据，借助healthcheck配合depends_on的condition: service_healthy保证启动顺序，最终将原本需要手工执
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Lv.1专注于大模型应用的工程化与业务落地。持续实践企业场景落地、模型选型与效果评估，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。
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一个日请求量800万的用户画像查询接口，原本用Flask+Gunicorn同步模型部署，单机QPS只有120，P99延迟高达1.8秒。我用asyncio+FastAPI+httpx.AsyncClient重写后，在同样的4核8G机器上，QPS跑到2300，P99降到95毫秒。这篇文章完整记录改造思路、核心代码、踩过的坑，以及压测数据对比。
我用4版Prompt把JSON抽取准确率从72%拉到96%：一次token与质量对比实验
同一个"从电商评论中抽取结构化JSON"的任务，我写了4版Prompt，在gpt-4o-mini（2024-07-18）上各跑200条真实评论。V1直白提问：准确率72%，平均token 312，JSON解析失败率11%。V4引入字段定义、few-shot示例、输出约束和失败重试后：准确率96%，平均token 587，解析失败率降到0.5%。本文完整记录每版Prompt的写法、token账单、踩