supdriver的博客

当前版本v1.3 戳我查看项目源码🔗 前置知识 Linux日志器（简易版） 初识Linux线程 初识设计模式&单例模式&代理模式–设计模式介绍(1) 工厂模式与建造者模式–设计模式介绍(2) 项目介绍背景引入 日志系统在软件开发和运维中扮演着至关重要的角色，主要体现在以下几个方面： 问题排查和调试：日志记录了系统运行过程中的重要信息，包括错误信息、异常堆栈、接口调用信息等。开发人员可以通过分析日志快速定位问题，减少排查时间，提高开发效率。 性能监控：通过记录应用程序的性能指标（如响应时间、请求吞吐量等），开发团队可以监控系统的健康状态，发现性能瓶颈并进行优化。 安全审计：日志可以记录用户的操作和系统事件，为后期的安全审计提供依据。一旦发生安全事件，通过分析日志可以追踪到攻击来源和攻击方式。 用户行为分析：通过对日志进行分析，开发团队可以了解用户的使用习惯和需求，这有助于改进产品功能和用户体验。 合规要求：在许多行业中，日志记录是合规的要求之一。维护完整的日志记录可以帮助企业满足法律法规和行业标准。 系统健康监控：通过实时监控日志，可以及时发现系统异常，进行预警和 ...

数据库设计说明书项目名称： sup-iam 身份识别与访问管理系统 编写人： 沈冬法 日期： 2025年12月15日 版本号： V1.0 1.设计目标与约束1.1 设计目标 持久化存储元数据 高效的数据查询 安全的数据存储 可审计的数据处理 可演进的表结构 1.2 设计约束 确保明文存储的SK的安全 2.核心实体关系我们有三大核心实体 User:控制面的登录用户 Secret: 密钥资源 Policy：权限资源 和一大实体关系 Secret和Policy的m:n绑定关系 3.表设计说明3.1 users表（User）字段设计表 名称 类型 业务 规模 约束和性质 id bigint 自增主键 20位 主键，自增 instanceID 变字符串 跨域uud 32位 唯一键 username 可变字符串 用户名 255位 唯一键，非空 nickname 可变字符串 昵称 30位 非空 isEnable tinyint 账户是否启用, 1可用，0不可用 1位 非空 phone 可变字符串 手机号 20位 默认为空 email 可变字符串 邮 ...

软件需求规格说明书（SRS）项目名称： sup-iam 身份识别与访问管理系统 编写人： 沈冬法 日期： 2025年12月15日 版本号： V1.0 1. 引言特别声明，这里只提出了最小的逻辑自洽的软件需求 1.1 编写目的本文档用于分析说明“sup-iam 身份识别与访问管理系统”项目的软件系统概念、流程、安全和约束，帮助开发者与用户对系统达成一致理解，为后续设计与开发提供基础。 1.2 项目背景与范围该文档适用于本项目相关的所有干系人，明确： 系统架构与组件分布 运行环境与依赖 主要功能模块 子功能及输入/输出说明 非功能性需求描述 1.3 术语与缩写 术语/缩写 说明 iam 身份识别与访问管理 用户 iam的使用者 运维人员 有权限查看系统日志的角色 Access Key (AK) 用于标识访问身份的公钥 Secret Key (SK) 用于请求签名的私钥 Policy 描述访问权限规则的策略文档 Auth Server 负责对访问请求进行策略评估并返回鉴权决策的服务 Resource Server 受IAM保护的 ...

为什么有RAG技术我们先来看一下当前AI大模型和搜索引擎会有什么问题: AI善于总结知识和语义理解，但是知识有限，它的训练还是有截止日期的 搜索引擎时效性很好，但是信息分散，对语义理解困难 AI结合搜索引擎可以弥补一部分时效性问题，然而对于本地知识和内网资料等非公开资料难以获取 因此我们需要文档加载和检索技术来增强AI的生成能力。 这样的技术，便是我们所要技术的RAG技术 RAG流程我们来了解一下RAG的流程，之后我们再一步步介绍 文档加载 (Document Loading)：加载多种不同来源加载文档。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化的数据、SQL 在内的结构化的数据，以及 Python、Java之类的代码等。 文本分割 (Splitting)：文本分割器按一定规则把 Documents 切分为指定大小的块。 存储 (Storage)：存储涉及到两个环节，分别是： 向量转换:将切分好的文档块进行嵌入（Embedding），即将文档块转换成向量的形式。 向量存储:将 Embedding 后的向量数据，存储到向量数据库中。 ...

为什么用提示词模板通常情况下，模板的诞生，往往就是为了提取出公共的部分，提高重复工作的效率。提示词模板亦是如此，它被广泛应用与构建LLM应用的各个环节 简单来说，只要是需要动态、批量、或有结构地向⼤语⾔模型【发送请求】的地⽅，⼏乎都会⽤到提⽰词模板。 简单的例子就比如我老家在浙江绍兴，大学在湖南长沙，实习地点在广东深圳，我需要询问大模型各个地方的天气，那我会有如下消息要发送: 绍兴的天气怎么样 长沙的天气怎么样 深圳的天气怎么样 然后我们发现这几次询问都有大量重复内容，我们就可以把它模板化为如下描述 123456template = { template_content="{city}的城市天气怎么样", variables: { "city"="绍兴" }} 然后我们在使用模板的时候，依次替换城市即可。这样子的模板工具，我们就可以把它封装成简单易用的前端接口暴露给用户使用,比如概念图如下 提⽰词模板就是⼀个可复⽤的提⽰词蓝图，它允许我们动态地⽣成提⽰词，⽽ ...

启用LangChain使⽤LangChain构建的许多应⽤程序，可能会包含多个步骤和多次的LLM调⽤。随着这些应⽤程序变得越来越复杂，作为开发者，我们能够检查链或代理内部到底发⽣了什么变得⾄关重要。最好的⽅法是使⽤LangSmith。 LangSmith与框架⽆关，它可以与langchain和langgraph⼀起使⽤，也可以不使⽤。LangSmith是⼀个⽤于帮助我们构建⽣产级LLM应⽤程序的平台，它将密切监控和评估我们的应⽤。 LangSmith平台地址：https://smith.langchain.com/ （新⽤⼾需要注册） 同样的，要使用这个平台，也得申请它的API key 然后我们设置环境变量,偷懒的话设置下面两条就行，不一定要按照官方文档 12LANGSMITH_TRACING=trueLANGSMITH_API_KEY="你的LangSmith API Key" 测试一下设置了上面的环境变量之后，就可以直接编写代码做测试了，特别的，没有要额外添加的代码！ 1234567891011121314151617181920212223242526272 ...

with_structured_output()方法介绍一般聊天模型的输出都是聊天式的字符串，但如果我们希望能把模型的输出存储到数据库，或者载入到程序，么从普通字符串到结构化的输出就尤为重要。 此时我们可以使用模型的with_structured_output()方法让它输出由输入结构指定的数据结构。 它的定义如下 123456789def with_structured_output( self, schema: _DictOrPydanticClass | None = None, *, method: Literal["function_calling", "json_mode", "json_schema"] = "json_schema", include_raw: bool = False, strict: bool | None = None, **kwargs: Any,) -> Runnable[LanguageModelInput, _Di ...

⼯具调⽤根本作⽤是让⼤语⾔模型（LLM）具备与外部世界交互的能⼒。LLM本⾝是⼀个封闭的知识系统，其能⼒受限于其训练数据（存在滞后性）和内在的⽂本⽣成逻辑。如果没有工具调用，它⽆法执⾏直接计算、查询实时信息、操作数据库或调⽤任何外部API。⼯具调⽤打破了这层壁垒，其作⽤具体体现在： 扩展能⼒边界：模型可以借助⼯具完成它⾃⾝⽆法完成的任务，如执⾏数学计算、搜索⽹络、查询数据库等。 保证信息实时性：通过调⽤搜索⼯具或数据库查询⼯具，LLM可以获取最新的、训练数据中不存在的信息，避免回答过时或“⼀本正经地胡说⼋道”。 处理复杂任务：将⼀个复杂的⽤⼾请求（如“分析我上个⽉的消费趋势”）分解成多个步骤，并依次调⽤不同的⼯具（如“从数据库获取数据”->“⽤Python进⾏数据分析”->“⽣成图表”）来协同完成。协调这件事这更体现在Agent智能体上。 连接现有系统：可以将企业内部已有的系统、API和数据库封装成⼯具，让LLM成为⼀个⽤⾃然语⾔驱动的统⼀接⼝，极⼤地提升了⾃动化和集成能⼒ 如，当我们希望获取当前天⽓情况时，由于LLM⽆法获取实时信息，此时我们就可以借助天气搜索⼯具， ...

由于个人安排原因，且已完成一开始分配的MinTP项目开源的任务，所以在十月底正式结束为期四个多月的实习。6.25~10.31 任务下发一入职就接到了内部项目MinTP的开源任务，需要将内部代码开源到统一互连社区。 快速熟悉项目并参与覆盖率补全为了快速熟悉项目，我申请到了开发权限后，就开始阅读单元测试和模糊测试相关的代码，并结合项目WIKI迅速熟悉项目功能，特别是项目的适用范围和API。恰巧此时由于新更新了一批代码，为项目增加了新的功能，而测试代码尚未及时补充，因此我参与主导了增量开发测试代码。最终达到了80%的增量覆盖率，符合开发要求。 在开发过程中，我们遇到了环境问题，甚至用坏了一台云服务器，但最后我们还是通过使用虚拟机和编译替换成特定linux内核完成了测试环境的搭建。 开源探索实际上由于这是我所在部门第一次开源项目，并且这个项目实际上已经有源码随着已经开源的鸿蒙内核代码开源出去了，导致对于开源合规和代码外传的道路探索上出现了一些阻碍: 作为公司的商业产品，代码外传必须脱密、合规和保质保量。因此我与部门开源负责人对接需求，参照开源评审文档，协调开源SE、法务、专家等角色对开源代码包 ...

项目背景随着我的C++外卖项目要向着微服务架构转型，一个好的鉴权系统将会称为整个系统的看门技术，为此我将引入IAM系统作为微服务架构中的一环。同时该Go项目作为我的最新项目，我将按照更规范的项目设计和使用更优雅的代码开发来完成这个项目，这将作为我软件工程能力进入新阶段的重要一步。 非常特别的一点是，之前的项目要么是工具轮子，要么就是比较直接的服务应用，而这次的iam项目则是一个平台级项目，既有轮子的接口开放性，又有服务应用的架构复杂庞大和对效率的要求。甚至这次至少需要用到两个代码仓存储项目代码 IAM是什么？IAM（Identity and Access Management，身份识别与访问管理）系统是用 Go 语言编写的一个 Web 服务，用于给第三方用户提供访问控制服务。 IAM 系统可以帮用户解决的问题是：在特定的条件下，谁能够/不能够对哪些资源做哪些操作（Who is able to do what on something given some context），也即完成资源授权功能。 用户需要提供昵称、密码、邮箱、电话等信息注册并登录到 IAM 系统，这里是以 ...

查看操作系统发行版本1cat /etc/os-release 对于apt源(Ubuntu)安装qemu工具我们要安装这些工具 1sudo apt install qemu qemu-kvm libvirt-daemon-system libvirt-clients bridge-utils virt-manager -y qemu: 模拟器核心 qemu-kvm: 支持硬件加速（Intel VT-x 或 AMD-V） virt-manager: 图形化管理工具（可选） libvirt-*: 虚拟机管理守护进程和客户端工具 获取基础启动镜像对于Ubuntu虚拟机，我们可以使用wget从网络下载并改名 12wget https://cloud-images.ubuntu.com/jammy/current/jammy-server-cloudimg-amd64.imgmv jammy-server-cloudimg-amd64.img ubuntu-linux5.15.img 编写启动脚本针对本项目我们的启动脚本文件start_vm.sh的内容为 1234567qemu-system ...

预计六个月的实习期就快过去一半了，特此来小结一下工作 通过测开快速熟悉项目，并辅助提高测试覆盖率一入职就接到了内部项目MinTP的开源任务，需要将内部代码开源到统一互连社区。 为了快速熟悉项目，我申请到了开发权限后，就开始阅读单元测试和模糊测试相关的代码，并结合项目WIKI迅速熟悉项目功能，特别是项目的适用范围和API。恰巧此时由于新更新了一批代码，为项目增加了新的功能，而测试代码尚未及时补充，因此我参与主导了增量开发测试代码。最终达到了80%的增量覆盖率，符合开发要求。 在开发过程中，我们遇到了环境问题，甚至用坏了一台云服务器，但最后我们还是通过使用虚拟机和编译替换成特定linux内核完成了测试环境的搭建。 协调各个角色，保障代码合规作为公司的商业产品，代码外传必须脱密、合规和保质保量。因此我与部门开源负责人对接需求，参照开源评审文档，协调开源SE、法务、专家等角色对开源代码包作出开源的适配更新。利用内部通讯软件的一键找人、拉群、拉电话和拉会议的功能，提高沟通协调的效率。