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# 青岛岗位匹配系统
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基于Go开发的智能岗位匹配系统，兼容OpenAI `/v1/chat/completions` API接口。
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## 配置文档
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### 完整配置示例
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编辑 `config.yaml`：
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```yaml
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# 服务器配置
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server:
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port: 8080 # 服务端口
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host: "0.0.0.0" # 监听地址
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read_timeout: 30s # 读取请求超时
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write_timeout: 300s # 写入响应超时（流式响应需要更长时间）
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# LLM配置
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llm:
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base_url: "https://your-llm-api.com/v1" # LLM API地址
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api_key: "sk-xxx" # LLM API密钥
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model: "gpt-4o" # 默认模型
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timeout: 120s # 请求超时
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max_retries: 3 # 最大重试次数
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# 高德地图配置
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amap:
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api_key: "your-amap-key" # 高德地图API密钥
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base_url: "https://restapi.amap.com/v3" # 高德API地址
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timeout: 10s # 请求超时
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# 岗位API配置
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job_api:
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base_url: "https://job-api.example.com" # 岗位API地址
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timeout: 30s # 请求超时
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# OCR服务配置（文件解析）
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ocr:
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base_url: "https://your-ocr-api.example.com" # OCR服务地址（外网）
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# base_url: "http://127.0.0.1:9001" # OCR服务地址（内网）
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timeout: 120s # 请求超时
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# 政策咨询配置
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policy:
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base_url: "http://policy-api.example.com" # 政策API地址
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login_name: "your_login_name" # 登录用户名
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user_key: "your_user_key" # 用户密钥
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service_id: "your_service_id" # 服务ID
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timeout: 60s # 请求超时
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# 日志配置
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logging:
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level: "info" # 日志级别：debug, info, warn, error
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format: "json" # 日志格式：json, text
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# 性能配置
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performance:
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max_goroutines: 10000 # 最大并发goroutine数
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goroutine_pool_size: 5000 # goroutine池大小
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task_queue_size: 10000 # 任务队列大小
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enable_pprof: true # 启用pprof性能分析（设为 false 可关闭 /debug/pprof/*）
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enable_metrics: true # 启用指标收集（设为 false 可关闭 /metrics 与指标中间件）
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gc_percent: 100 # GC触发百分比
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```
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### 环境变量配置
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环境变量会自动覆盖配置文件中的值（推荐生产环境使用）：
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```bash
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# 服务器
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export SERVER_PORT="8080"
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export SERVER_HOST="0.0.0.0"
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# LLM
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export LLM_API_KEY="sk-xxx"
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export LLM_BASE_URL="https://your-llm-api.com/v1"
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export LLM_MODEL="gpt-4o"
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||
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||
# 高德地图
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||
export AMAP_API_KEY="your-amap-key"
|
||
|
||
# OCR服务
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||
export OCR_BASE_URL="https://your-ocr-api.example.com"
|
||
|
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# 岗位API
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||
export JOB_API_BASE_URL="https://job-api.example.com"
|
||
|
||
# 政策API
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||
export POLICY_BASE_URL="http://policy-api.example.com"
|
||
export POLICY_LOGIN_NAME="your_login_name"
|
||
export POLICY_USER_KEY="your_user_key"
|
||
export POLICY_SERVICE_ID="your_service_id"
|
||
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||
```
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||
## 运行
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||
```bash
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# 安装依赖
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go mod download
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# 直接运行
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go run cmd/server/main.go
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# 或编译后运行
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make build
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./qd-sc-server
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# 使用自定义配置文件
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./qd-sc-server -config=/path/to/config.yaml
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```
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服务启动在 `http://localhost:8080`
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## API端点
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系统提供以下端点：
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| 端点 | 方法 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `/` | GET | API信息和端点列表 |
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| `/health` | GET | 健康检查 |
|
||
| `/metrics` | GET | 性能指标（需启用 `performance.enable_metrics`） |
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||
| `/v1/chat/completions` | POST | OpenAI兼容的聊天接口（主要接口） |
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||
| `/debug/pprof/*` | GET | 性能分析（pprof，需启用 `performance.enable_pprof`） |
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## API调用
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### 1. 普通对话
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```bash
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||
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"model": "qd-job-turbo",
|
||
"messages": [
|
||
{"role": "user", "content": "帮我推荐城阳区的Java开发岗位"}
|
||
],
|
||
"stream": true
|
||
}'
|
||
```
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### 2. 带文件URL（Vision API 兼容格式）
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||
通过 `image_url` 字段发送文件 URL，支持图片、PDF、Excel、PPT 等格式：
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||
```bash
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||
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"model": "qd-job-turbo",
|
||
"messages": [
|
||
{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": [
|
||
{"type": "text", "text": "根据这份简历推荐岗位"},
|
||
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/resume.pdf"}}
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"stream": true
|
||
}'
|
||
```
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|
||
> **说明**: `image_url` 是 OpenAI Vision API 的兼容字段名，实际支持图片、PDF、Excel、PPT 等多种文件格式。
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### 3. 多轮对话
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||
支持上下文对话，只需在 `messages` 中包含历史消息：
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||
```bash
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||
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"model": "qd-job-turbo",
|
||
"messages": [
|
||
{"role": "user", "content": "我想找Java开发岗位"},
|
||
{"role": "assistant", "content": "好的，请问您希望在哪个区域找工作？"},
|
||
{"role": "user", "content": "城阳区"}
|
||
],
|
||
"stream": true
|
||
}'
|
||
```
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||
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||
### 4. 请求参数说明
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||
```json
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||
{
|
||
"model": "qd-job-turbo", // 必填：固定模型名称
|
||
"messages": [ // 必填：对话消息列表
|
||
{
|
||
"role": "user", // 角色：user, assistant, system
|
||
"content": "你的问题" // 消息内容
|
||
}
|
||
],
|
||
"stream": true, // 可选：是否流式输出（推荐true）
|
||
"temperature": 0.7, // 可选：温度参数（0-2）
|
||
"max_tokens": 2000, // 可选：最大生成token数
|
||
"top_p": 1.0, // 可选：nucleus采样参数
|
||
"presence_penalty": 0.0, // 可选：存在惩罚
|
||
"frequency_penalty": 0.0 // 可选：频率惩罚
|
||
}
|
||
```
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||
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||
### 5. 响应格式
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||
|
||
**流式响应**（`stream: true`）：
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||
|
||
```
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||
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1234567890,"model":"qd-job-turbo","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"您好"},"finish_reason":null}]}
|
||
|
||
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","created":1234567890,"model":"qd-job-turbo","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"，"},"finish_reason":null}]}
|
||
|
||
data: [DONE]
|
||
```
|
||
|
||
**非流式响应**（`stream: false`）：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "chatcmpl-xxx",
|
||
"object": "chat.completion",
|
||
"created": 1234567890,
|
||
"model": "qd-job-turbo",
|
||
"choices": [
|
||
{
|
||
"index": 0,
|
||
"message": {
|
||
"role": "assistant",
|
||
"content": "您好，我可以帮您推荐岗位..."
|
||
},
|
||
"finish_reason": "stop"
|
||
}
|
||
],
|
||
"usage": {
|
||
"prompt_tokens": 100,
|
||
"completion_tokens": 50,
|
||
"total_tokens": 150
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
## 内置功能
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||
系统会根据对话自动调用以下工具：
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||
1. **queryLocation** - 查询地点坐标（高德地图）
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2. **queryJobsByArea** - 按区域查询岗位
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||
3. **queryJobsByLocation** - 按坐标查询岗位
|
||
4. **queryPolicy** - 政策咨询
|
||
5. **parsePDF** - PDF解析（OCR服务）
|
||
6. **parseImage** - 图片识别（OCR服务）
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||
### 工具参数说明
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||
#### queryJobsByArea（按区域查询岗位）
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||
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||
```json
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||
{
|
||
"area": 5, // 区域代码（0-9）
|
||
"keyword": "Java", // 可选：关键词
|
||
"education": 4, // 可选：学历代码
|
||
"experience": 5, // 可选：经验代码
|
||
"page": 1, // 可选：页码
|
||
"pageSize": 20 // 可选：每页数量
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### queryJobsByLocation（按坐标查询岗位）
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"latitude": "36.307527", // 纬度
|
||
"longitude": "120.467121", // 经度
|
||
"keyword": "Java", // 可选：关键词
|
||
"radius": 5000, // 可选：搜索半径（米）
|
||
"education": 4, // 可选：学历代码
|
||
"experience": 5 // 可选：经验代码
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### queryPolicy（政策咨询）
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"message": "咨询问题", // 必填：咨询内容
|
||
"chatId": "xxx", // 可选：会话ID（多轮对话）
|
||
"conversationId": "xxx", // 可选：对话ID（多轮对话）
|
||
"realName": false, // 可选：是否实名咨询
|
||
"aac001": "个人编号", // 实名时必填
|
||
"aac147": "身份证号", // 实名时必填
|
||
"aac003": "姓名" // 实名时必填
|
||
}
|
||
```
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### 代码对照表
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#### 区域代码
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- 0:市南区, 1:市北区, 2:李沧区, 3:崂山区, 4:黄岛区
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||
- 5:城阳区, 6:即墨区, 7:胶州市, 8:平度市, 9:莱西市
|
||
|
||
#### 学历代码
|
||
|
||
- -1:不限, 0:初中及以下, 1:中专/中技, 2:高中, 3:大专
|
||
- 4:本科, 5:硕士, 6:博士, 7:MBA/EMBA, 8-10:留学
|
||
|
||
#### 经验代码
|
||
|
||
- 0:不限, 1:实习生, 2:应届, 3:1年以下
|
||
- 4:1-3年, 5:3-5年, 6:5-10年, 7:10年以上
|
||
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||
## 其他端点
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### 健康检查
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||
```bash
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||
curl http://localhost:8080/health
|
||
```
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||
|
||
响应：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"status": "ok",
|
||
"timestamp": "2024-01-01T12:00:00Z"
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 性能指标
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||
|
||
```bash
|
||
curl http://localhost:8080/metrics
|
||
```
|
||
|
||
响应：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"requests_total": 1234,
|
||
"requests_success": 1200,
|
||
"requests_failed": 34,
|
||
"avg_response_time_ms": 150.5,
|
||
"goroutines": 42,
|
||
"memory_alloc_mb": 45.6
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 性能分析（pprof）
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||
```bash
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||
# CPU性能分析（采集30秒）
|
||
curl http://localhost:8080/debug/pprof/profile?seconds=30 -o cpu.prof
|
||
|
||
# 内存分析
|
||
curl http://localhost:8080/debug/pprof/heap -o heap.prof
|
||
|
||
# Goroutine分析
|
||
curl http://localhost:8080/debug/pprof/goroutine -o goroutine.prof
|
||
|
||
# 查看分析结果
|
||
go tool pprof cpu.prof
|
||
```
|
||
|
||
## 性能配置
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||
|
||
### 限流
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||
系统默认配置：
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||
- **桶容量**: 200（突发请求）
|
||
- **补充速率**: 50/秒（持续QPS）
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|
||
超过限流会返回 `429 Too Many Requests`。
|
||
|
||
### 连接池
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|
||
- LLM API: 100最大连接，20/host
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||
- 其他API: 50最大连接，10/host
|
||
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||
### 超时配置
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||
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||
- 读取请求: 30秒
|
||
- 写入响应: 300秒（流式响应）
|
||
- LLM请求: 120秒
|
||
- 其他API: 10-60秒
|
||
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||
## Docker部署
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### 使用docker-compose（推荐）
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```bash
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||
docker-compose up -d
|
||
```
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### 手动构建
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||
```bash
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||
docker build -t qd-sc-server .
|
||
docker run -d -p 8080:8080 \
|
||
-e LLM_API_KEY="sk-xxx" \
|
||
-e LLM_BASE_URL="https://your-api.com/v1" \
|
||
-e AMAP_API_KEY="xxx" \
|
||
-e OCR_BASE_URL="https://your-ocr-api.example.com" \
|
||
--name qd-sc-server \
|
||
qd-sc-server
|
||
```
|
||
|
||
### 多架构镜像（amd64/arm64）
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||
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||
> 说明：仓库内 `Dockerfile` 已支持 buildx 的 `TARGETARCH/TARGETOS`，可直接构建 `linux/amd64` + `linux/arm64` 的同 tag 多架构镜像（manifest）。
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||
|
||
```bash
|
||
# 一次推送多架构（推荐）
|
||
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t t0ng7u/qd-sc:latest --push .
|
||
|
||
# 或仅推送 arm64（可选）
|
||
docker buildx build --platform linux/arm64 -t t0ng7u/qd-sc:arm64 --push .
|
||
```
|
||
|
||
### 查看日志
|
||
|
||
```bash
|
||
docker logs -f qd-sc-server
|
||
```
|