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五分钟创建一个 Serverless ChatGPT GitHub App

自从 OpenAI 在2023年3月发布了 ChatGPT 的官方 API 和插件系统以来,许多开发者和创业者都兴致勃勃地想办法将其整合到自己的业务中。 本文讨论的 serverless 函数相当于 ChatGPT 插件。 它们由 Web 事件触发,可以检索实时信息以输入 ChatGPT,使用动态提示词问询 ChatGPT,然后通过外向的 Web 服务调用执行实际操作。 但是,想要集成 ChatGPT,仍然困难重重: OpenAI为 ChatGPT 提供了一个简单的无状态 API。开发者需要在应用程序管理的缓存或数据库中跟踪每个对话的历史和上下文。开发者还需要管理和保护 API 密钥。这里有很多与应用程序业务逻辑无关的 boilerplate 代码。 ChatGPT API 应用程序的“自然”用户界面是 thread 聊天。但在传统的网络或应用程序框架中创建“聊天界面”是非常困难的。实际上,最常用的聊天界面已经存在于诸如 Slack、Discord 乃至论坛(例如 GitHub Discussions)这样的消息应用中。我们需要一种简单的方法将 ChatGPT 的 API 响应连接到现...

一种自平衡解决数据倾斜的分表方法

作者:京东零售 梁强 1、背景 这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大,且存在的数据倾斜问题,主要面向的场景是一对多数据倾斜问题 1)B令牌的业务背景 先简述一下B令牌的业务背景,B令牌系统是用于营销场景中,将许多用户绑定在一个令牌上,再将令牌绑定在促销上,从而实现差异和精准营销,一般情况下一个令牌的生命周期等同于这个促销。 2)B端令牌的结构现状 令牌和令牌用户关系是一个一对多的关系,早期的令牌系统使用jed分库,2个分片,中间进行了一次扩容达到了8个分片,存储的数据行数达到了1.2亿  3)数据和业务现状 1.2亿数据,分布在8个分库中,每个分库平均1500万,但由于分库字段使用的是令牌ID(token_uuid),有得令牌用户少,只有几千到一万,有的令牌用户多,有100万到150万,令牌总数量并不多,只有2万左右,所以导致数据存在倾斜,有的分库有3000多万数据,有的分库可能只有几百万,这已经开始导致数据库读写性能下降。而又因为令牌用户关系表数据结构很简单,虽然数据行数很多,但占用的空间却不大。8个分库总占用量还不足20G。同时令牌的生命周期基本和促销相...

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