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老龄化加剧、异地就医、上班族无暇陪同就医,催生了陪诊服务需求。陪诊和普通家政服务差异很大,对人员资质审核、就诊隐私保护、订单时间调度、应急处理、资金结算都有更高要求。很多陪诊小程序只简单实现下单接单,缺少排班校验、隐私脱敏、服务节点留痕、纠纷仲裁机制,容易出现陪诊师爽约、患者信息泄露、服务边界模糊等问题。本文基于SpringBoot+UniApp,从业务链路、模块拆分、状态机设计、匹配调度、隐私安全、核心代码等维度,完整讲解线上陪诊预约小程序的落地方案。

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代码仓库、PDF及检索到的多份文档,常在请求到达后才交给 LLM。由于内容事先未知,对应的 KV Cache 无法预计算,每次请求都要重新完成预填充。标准 Transformer 会让全部输入 Token 逐层参与注意力和前馈网络计算,并生成对应 KV Cache。随着上下文变长,注意力计算快速增加,前馈网络计算和 KV Cache 占用也随 Token 数增长。

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