PD分离（Prefill-Decode Disaggregation）正是为解决这一痛点而生的架构理念：它将Prefill和Decode两个阶段物理分离到不同的硬件资源池，让专业设备做专业的事。用一个生活化的类比：传统的混合部署就像让一个人同时当厨师和服务员——他做菜的时候无法接待客人，接待客人的时候厨房只能闲置。而PD分离就是让专职厨师专注做菜，专职服务员专注上菜，各司其职，效率倍增。

360智汇云API市场面向多模态研发与智能应用搭建场景，集中提供文本、图像、音频、视频等多类 API 能力，并配套工具接口与扩展能力。做多模态应用研发时，真正拖慢项目推进的，往往不是某一类模型能力不足，而是接入链路过于分散：图像、音频、文本、视频能力通常来自不同服务商，请求协议、鉴权方式、返回格式各不相同，联调和维护成本也随之上升。：覆盖文案生成、问答解析、语义提取、信息抽取、代码辅助、翻译、逻辑

全文检索（Full-Text Search，FTS）是一种从海量文本中快速找出相关内容的搜索技术。与常见的不同，全文检索的核心价值在于三点：倒排索引加速，相关度排序，词根匹配对于一个文章系统、搜索框、日志分析平台来说，全文检索几乎是标配能力。PostgreSQL 从很早就内置了完整的全文检索功能，近年来还涌现出 zhparser（中文分词）和 pg_search（BM25 相关度排序）两个强力补充

从传统裸金属 Kafka 到云原生消息架构，这不仅是一次技术栈升级，更是消息服务能力的一次整体跃迁。对技术团队来说，AutoMQ 带来了更高的弹性、更稳定的读写隔离能力，以及更轻量的运维模式。对企业客户来说，则意味着更低的接入门槛、更强的峰值承载能力，以及更具竞争力的资源成本。360 智汇云已经在生产环境中验证了这一路线的可行性。未来，我们也将持续推动 AutoMQ 在更多业务场景中的落地，进一步

PostgreSQL 擅长事务型数据管理。Apache AGE 通过扩展方式将图数据库能力引入 PostgreSQL，使其在保持原有稳定性与生态优势的同时，补齐了图数据建模与查询能力的短板。这种“关系型数据库 + 图模型”的融合架构，为需要同时处理强事务与复杂关系的数据场景提供了一种务实且高性价比的技术路径。

当用户创建缓存大小为20GB（写缓存：10GB，读缓存：10GB）时，弹性前缓存占用逻辑空间40GB（写3副本+读1副本），长时间没流量情况下，弹性后缓存占用逻辑空间最小可缩小至6GB（读缓存数据全部淘汰情况下），此时集群超额创建缓存比例可达6.7倍。当用户申请缓存后超过一定时间（默认：1h）未使用（即没有读、写、删流量），底层则会回收部分分配的逻辑存储空间，只保留最低可提供服务的存储空间（即每个

模型微调可以提供全量更新、LoRA、DPO、KTO、GRPO、PPO等训练方式，开发者可以选择适合自己任务场景的训练模式并进行训练，从而实现理想的模型效果。用户需注意，DPO/KTO的数据与其它微调方式有差异，用户在选择DPO/KTO训练方式的时候，需要提前准备好相应的数据。强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种让智能体通过与环境交互学习最优决策策略的机器学习范式。

专业用户再也不怕通用模型不懂业务术语了！TLP开放模型自定义能力——不再是被动的标注工具使用者，而是标注AI的共建者。用户可以引入热门的开源模型，可自己训练模型并应用到标注中。不同的项目可独立维护专属标注模型，灵活切换、按需部署，真正打造贴合企业场景的“专属AI标注大脑”。四. 为什么选择天纪标注平台TLP需求维度TLP产品能力效率AI预标+人工精修，70%+效率提升；支持标注规则自动生成、快捷键

在此基础上，智能体不再局限于单一的内容生成，而是能够完成从“思考”到“执行”的完整闭环，进一步提升实际业务中的落地价值。在现有 AI 能力基础上，平台将逐步引入更多面向业务场景的 API（如金融、医疗、工业等），并与 360 智汇云应用市场中的智能体生态深度融合，实现“智能体能力—行业 API”的精准匹配，推动智能体向更专业的垂直领域延伸。等全品类 AI 能力，以及各类工具类 API 聚合于单一平

在研发效率成为核心竞争力的当下，APICLOUD AI 智能提取 API 文档功能以 AI 技术重构 API 文档处理流程，打破了传统模式的低效壁垒，实现了 “文档生成 - 接口调试 - Mock 服务 - 团队协作” 的全链路闭环。无论是减少重复劳动、缩短研发周期，还是打破协作壁垒、提升团队协同效率，该功能都为企业提供了切实可行的解决方案，助力企业在数字化转型中抢占先机。