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centos上限制目录容量大小的办法通常有两种： 1、磁盘配额 (Quota)：限制用户或组在分区上的使用上限。需在 /etc/fstab 启用 usrquota，并用 edquota 命令设置限制。 2、目录项目 (Project)：针对 XFS 文件系统，使用 xfs_quota 直接限制特定目录的容量，不依赖用户身份。
当一个系统如果每次的操作能直接访问数据库的话，也没有限流，那么一旦遭遇cc攻击，数据库服务器就能崩了，我们应该就数据库的访问进行限制，用户访问的永远是缓存，不会直接接触数据库，而缓存的过期时间和更新全部由一个异步的cli来执行，这样进行排队更新缓存，前端结合nosql内存缓存进行高并发请求，一旦缓存过期，另一个cli中的就会搜到过期提醒，立刻更新缓存，即时有100万人访问，读的都是缓存，只有一个进
大模型的发展太快了，关系数据库无法满足向量搜索，搭建自己的向量数据库迫在眉睫，今天我们以usearch向量引擎+python搭建一个tcp监听的向量服务器，可以添加数据和语义搜索，应付日常过程中的语义搜索，我们采用openai兼容的接口进行embedding，二进制数据加密采用xor。
系统开发中经常用到的就是定时服务和推送服务，对于定时服务，一般使用linux的contrab，但是对于分布式的系统，管理就比较麻烦，一般放在一个专门的定时服务器上，对于即时消息的推送服务也比较多，比如即时通讯、游戏、拍卖等场景，我们当然可以将逻辑代码通过python写一个websocket服务器中，那么有没有一种办法将业务逻辑与即时通讯websocket剥离呢，这个时候我们就可以使用单独的服务器来
谷歌的gemini很强大，只要写好提示词，一行代码不用写就能让gemini帮你i写一个立马能运行上线的中小型项目源码，以前需要10几个人的技术团队话几个月的时间写出来的代码，现在让gemini来写，20分钟搞定，提效明显。ai时代一个人就能干一个团队的活，未来像中小型的软件系统，价格都会变成白菜价，顺势而为，利用好ai，提升软件开发的效率，才能在激烈的内卷中生存下去。
ai发展很快，ai大模型也是层出不穷，这么多的大模型，我们每个大模型都要调试sdk接入很麻烦，如何通过一个协议来统一所有的大模型api，由于openai出来的早，模型强，所有现在几乎所有的ai大模型api都兼容openai
google的vertex-ai有一个模型广场，提供了主流的ai模型调用，新用户注册可送150美元的tokens，必须90天内用完。
今天我们使用php实现一个rag增强检索生成的知识库问答。
最近类似coze的ai智能体开始普及起来，其中很强大的功能就是插件和工作流，大模型调用插件可以通过function call实现，长记忆和知识库功能可通过RAG技术实现，数据库的增删改查也可通过function call，
大模型混战开始，以open为首的ai人工智能技术正在改变人类社会，今天分享php调用主流大模型api接口的示例代码：
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