Phoenixhttps://chengyujang.github.io/Recent content from PhoenixHugozh-CN2388468249@qq.com (Phoenix)2388468249@qq.com (Phoenix)本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！Sun, 20 Sep 2026 00:00:00 +0000QingWenhttps://chengyujang.github.io/post/qingwen/Sun, 20 Sep 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/qingwen/ QingWen

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

QingWen1.0 

# 启动后端
conda activate agent
cd D:\pycharm\PythonProject2\QIngWen
uvicorn server:app --reload --port 8000

# Python静态服务器
conda activate agent
cd D:\pycharm\PythonProject2\QIngWen
python -m http.server 5500

回答的还是很搞笑的需要在做一下迭代

QingWen启动与测试

启动 

#切换环境
conda activate agent
#启动服务
uvicorn server:app --reload --port 8000
#进入
redis-cli

测试（感觉有点懵需要恶补FastAPI了）

post /chat -> Try it out -> Request body {“message”: “我想减肥”} -> Execute -> 下方 Response body 复制返回的 session_id -> Request body {“session_id”: “刚才复制的那串”,“message”: “172，68公斤，28岁，男的”} -> Execute -> Request body {“session_id”: “同一串”,“message”: “一周练3天，不吃辣”} -> 下方 Response body stage 变成 “done”

本文2026-09-20首发于Phoenix，最后修改于2026-09-20

]]>AgentAgent基础https://chengyujang.github.io/post/agent%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%9F%A5%E8%AF%86/Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/agent%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%9F%A5%E8%AF%86/ Agent基础

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

本文2026-09-15首发于Phoenix，最后修改于2026-09-15

]]>AgentAgent 经典范式https://chengyujang.github.io/post/agent/Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/agent/ Agent 经典范式

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

Agent经典范式

ReAct范式

工作流程

本文2026-09-15首发于Phoenix，最后修改于2026-09-15

]]>AgentFastAPIhttps://chengyujang.github.io/post/fastapi/Sat, 12 Sep 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/fastapi/ FastAPI

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

Set

Set应用场景

Redis命令： Set类型

SortedSet

SortedSet应用场景

Redis命令：SortedSet类型

本文2026-09-12首发于Phoenix，最后修改于2026-09-12

]]>技术栈Globex项目拆解（一）https://chengyujang.github.io/post/globex/Sat, 05 Sep 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/globex/ Globex项目拆解（一）

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

项目启动 

# 工程根目录指包含 pyproject.toml 和 frontend/ 的那一层
cd ~/Desktop/globex-agent/globex-agent-main

# 启动后端
uv run python -m uvicorn app.presentation.server:app \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 8000 \
  --workers 1

# 启动前端npm --prefix frontend run dev -- \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 5173 \
  --strictPort

本文2026-09-05首发于Phoenix，最后修改于2026-09-05

]]>项目Ubuntu系统https://chengyujang.github.io/post/ubuntu/Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/ubuntu/ Ubuntu系统

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

Ubuntu系统

-命令行快捷键：Ctrl + Alt + T

常用命令

Redis常用命令查询方式

Redis

本文2026-09-01首发于Phoenix，最后修改于2026-09-01

]]>Ubuntu操作系统Docker与Githttps://chengyujang.github.io/post/docker-and-git/Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/docker-and-git/ Docker与Git

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

Git

历史记录**：随时翻看历史记录，复原不正确的修改 跟踪记录：跟踪记录项目版本迭代过程，方便旧版本回滚、抽离 保持文件一致性：团队并行开发

Docker

Git与Docker

工具 描述 场景 代表平台
Git 分布式版本控制工具 管代码：历史、分支、合并、回滚、多人协作 GitHub、GitLab、Gitee
Docker 容器化平台 管运行环境：把应用+依赖打包成镜像，到哪都能跑 Docker Hub、GHCR、阿里云 ACR

Git：管代码怎么变,开发时用，防止代码丢了、乱了、多人改冲突。
Docker：管应用怎么跑,部署时用，防止“我电脑能跑，你电脑跑不了”。
二者关系：写代码 -> Git 提交 -> CI 根据 Dockerfile 构建镜像 -> 推到镜像仓库 -> 服务器拉镜像运行

本文2026-09-01首发于Phoenix，最后修改于2026-09-01

]]>工具Redis（3）：Set与SortedSethttps://chengyujang.github.io/post/redis3/Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/redis3/ Redis（3）：Set与SortedSet

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

Set

Redis Set 是一个无序、不重复的字符串集合，底层使用 intset 或 hashtable 实现。它支持交集、并集、差集等集合运算，非常适合做标签、去重、共同好友、抽奖等场景。

特点 说明
无序 元素没有固定顺序，不能按下标访问
不重复 相同元素只会保留一个
集合运算 支持交集、并集、差集
随机元素 支持随机获取、随机弹出
底层结构 整数集合 intset 或哈希表 hashtable
最大长度 理论 2^32 - 1 个元素（受内存限制）
原子性 单条命令原子执行

Set应用场景

场景 说明 常用命令
标签系统 给文章、用户打标签 SADD、SMEMBERS
去重 统计独立用户、IP SADD、SCARD
共同好友 求两个用户共同关注 SINTER
可能认识的人 差集推荐 SDIFF
抽奖 随机抽取中奖者 SRANDMEMBER、SPOP
点赞 记录点赞用户，防止重复 SADD、SISMEMBER
关注模型 关注、粉丝集合 SADD、SINTER
黑名单/白名单 快速判断是否在集合中 SISMEMBER

Redis命令： Set类型

命令 作用 复杂度 常用度
SADD 添加一个或多个元素 O(N) ⭐⭐⭐
SREM 删除一个或多个元素 O(N) ⭐⭐⭐
SCARD 获取元素数量 O(1) ⭐⭐⭐
SMEMBERS 获取所有元素 O(N) ⭐⭐⭐
SISMEMBER 判断元素是否存在 O(1) ⭐⭐⭐
SMISMEMBER 批量判断多个元素是否存在 O(N) ⭐⭐
SRANDMEMBER 随机获取元素（不删除） O(N) ⭐⭐
SPOP 随机弹出元素（删除） O(1) ⭐⭐⭐
SMOVE 原子移动元素到另一个 Set O(1) ⭐⭐
SINTER 交集 O(N*M) ⭐⭐⭐
SINTERSTORE 交集并存储 O(N*M) ⭐⭐
SUNION 并集 O(N) ⭐⭐⭐
SUNIONSTORE 并集并存储 O(N) ⭐⭐
SDIFF 差集 O(N) ⭐⭐⭐
SDIFFSTORE 差集并存储 O(N) ⭐⭐
SSCAN 增量迭代元素 O(1)/次 ⭐⭐

SortedSet

Redis Sorted Set（有序集合，简称 ZSet）是一个**元素不重复、每个元素关联一个 score（分数）**的集合。 Redis 会根据 score 自动对元素排序，score 相同则按元素字典序排列。 它非常适合做排行榜、延时队列、带权重的范围查询等。

本文2026-08-25首发于Phoenix，最后修改于2026-08-25

]]>数据库Redis（2）：Hash与Listhttps://chengyujang.github.io/post/redis2/Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/redis2/ Redis（2）：Hash与List

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

Set

Redis 中，String 和 Hash 都可以用来存储对象，但它们的底层结构、操作方式和适用场景不同。 String 是 key-value，适合存整体；Hash 是 key-field-value，适合存对象的多个字段。， 修改时String只能修改键值的整体，而Hash可以对单个字段进行修改。

本文2026-08-24首发于Phoenix，最后修改于2026-08-24

]]>数据库Redis（1）https://chengyujang.github.io/post/redis/Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +00002388468249@qq.com (Phoenix)https://chengyujang.github.io/post/redis/ Redis（1）

作者：Phoenix（2388468249@qq.com）

Redis与SQL的区别

对比维度 Redis SQL
类型 NoSQL、键值型、内存数据库 关系型、SQL 数据库
数据模型 key-value；String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 表、行、列、外键、关系
Schema 无固定 Schema，灵活 需预定义表结构，约束严格
查询语言 Redis 命令 / API SQL查询有通用格式
关系查询 不支持 JOIN 支持 JOIN、子查询、聚合
事务 MULTI / EXEC，有限，通常不支持回滚 BEGIN / COMMIT / ROLLBACK，ACID
并发 单线程命令原子，Lua 原子 MVCC、锁、隔离级别
持久化 RDB / AOF，可能丢数据 WAL / redo / undo，可靠性高
存储 内存为主 磁盘为主，内存缓存
性能 低延迟、高吞吐，适合简单 KV 复杂查询强，简单高频读写通常不如 Redis
扩展 主从、哨兵、Cluster 分片 主从、读写分离、分库分表
容量 受内存限制 受磁盘限制，通常更大
索引 数据结构 / 模块，二级索引需设计 B+树、哈希、全文等
典型场景 缓存、会话、排行榜、计数器、队列 交易、订单、用户、报表、复杂分析
典型产品 Redis、Valkey、KeyDB、Dragonfly MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、SQLite

Redis 是内存型 NoSQL 键值数据库，强调速度、简单结构和灵活扩展； SQL 数据库是关系型数据库，强调表结构、复杂查询、事务和强一致。 二者混搭，Redis 做缓存和高速读写，SQL 数据库做持久化和业务数据管理。

本文2026-08-23首发于Phoenix，最后修改于2026-08-23

]]>数据库