关于我搜集到的问题和建议

我刚来，逛了逛论坛，发现了一些问题，刚好我身边有这方面的大佬，看看能不能尽一份薄力。

回话原文：

前端: React + Vite + Tailwind CSS + shadcn/ui

后端: Python FastAPI

数据库: Supabase (PostgreSQL + Realtime)

AI网关: FastAPI + OpenAI SDK + LangChain

部署: Vercel (前端) + Railway/Render (后端)

这是默认的技术栈。

接口不足的问题

短期解决方案：

1. 请求配额提升 - 申请更高限制

2. 多API密钥轮换 - 使用多个密钥并在请求时智能切换

3. 请求队列和批处理 - 将请求合并，减少API调用次数

4. 缓存层 - 缓存常见问题的回答，减少重复请求

长期解决方案：

1. 混合架构 - 结合多个API提供商（如OpenAI + Anthropic + 本地模型）

2. 本地模型部署 - 对简单查询使用本地轻量模型

3. 边缘计算 - 在用户设备上运行部分推理

用户串包问题（会话隔离）具体措施：

1. 唯一标识符 - 为每个用户/会话生成唯一ID

2. 数据隔离 - 确保数据库查询包含用户ID过滤

3. 上下文管理 - 每个会话独立维护上下文窗口

4. 定期清理 - 设置会话过期时间模型记忆力不够

短期改进：

1. 优化上下文窗口使用

   · 智能摘要长对话

   · 优先保留重要信息

   · 动态上下文管理

2. 外部记忆存储长期解决方案：

1. 知识图谱 - 构建用户关系图谱

2. 个性化微调 - 基于用户历史微调模型

3. 分层记忆系统 - 短期记忆 + 长期记忆 + 个性档案

考虑采用以下架构：

用户请求 → 负载均衡 → 会话路由 →

         ↓

[本地轻模型处理简单查询] 或 [API处理复杂查询]

         ↓

记忆检索 → 上下文构建 → 模型调用 → 响应生成

         ↓

记忆存储 ← 结果缓存 ← 响应返回

还有，“串包”是用户还是存档？

就是这些辣，然后我还让她写了一些代码，等几天她写好了就会分享一下，希望能被看到