AI、开源与软件工程实践笔记https://leslie2046.github.io/zh-CNhttps://leslie2046.github.io/posts/dify-retrieval-post-processing/https://leslie2046.github.io/posts/dify-retrieval-post-processing/从 Grafana Tempo 的检索追踪出发，按需准备查询向量、精简引用文档查询，并用回归测试守住评分、排序和元数据。Thu, 15 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://leslie2046.github.io/posts/blood-pressure-medication-day-1/https://leslie2046.github.io/posts/blood-pressure-medication-day-1/持续记录用药调整、血压、心率，以及每天是否头晕、头昏或头痛。Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://leslie2046.github.io/posts/asr-model-benchmark/https://leslie2046.github.io/posts/asr-model-benchmark/在 Xinference 下比较 P40 与 Xeon CPU 的短音频延迟，并对照 T1H 机器人集、S5H 客服集的字正确率，分析模型选择、热词收益与测试边界。Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://leslie2046.github.io/posts/dify-chatflow-startup/https://leslie2046.github.io/posts/dify-chatflow-startup/workflow_started 平均耗时下降 41.3% 的环境样本背后，是请求内模型信息复用、供应商声明缓存，以及需要认真处理的失效边界。Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://leslie2046.github.io/posts/home-buying-checklist/https://leslie2046.github.io/posts/home-buying-checklist/采光、安静、楼栋位置、日常配套和长期费用。把选房时在意的事情记下来，看房时逐项确认。Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://leslie2046.github.io/posts/p40-l20-serving-benchmark/https://leslie2046.github.io/posts/p40-l20-serving-benchmark/比较 P40 + Xinference、L20 + Xinference 和 L20 + vLLM 三组部署，记录不同并发下的 QPS、P50 与 P95，以及单轮短测试的适用范围。Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://leslie2046.github.io/posts/ssd-migration-performance/https://leslie2046.github.io/posts/ssd-migration-performance/一次 HDD 到 SSD 的数据卷迁移测试：RAGFlow 检索平均耗时下降 17.15%，Dify 检索平均耗时下降 11.43%，Agent 平均总耗时下降 27.66%。从 10 轮样本看结果，也看测量边界。Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://leslie2046.github.io/posts/xinference-model-serving/https://leslie2046.github.io/posts/xinference-model-serving/模型还在 worker 上运行，管理状态却可能已经丢失。串起 PR #4731 与 #5250，理解副本状态回放、幂等注册，以及旧 Actor 引用为什么会阻断恢复。Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://leslie2046.github.io/posts/dify-retrieval-performance/https://leslie2046.github.io/posts/dify-retrieval-performance/从模型供应商声明缓存、查询向量的延迟初始化到重排信息复用，记录一次真实的检索链路优化与长尾延迟思考。Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 GMT