高级教程¶
深入学习 SAGE 的高级特性和最佳实践，构建生产级的流式 AI 应用。
📚 本章内容¶
本章节涵盖 SAGE 的高级主题，适合已经掌握基础知识的开发者。
分布式 Pipeline¶
构建可扩展的分布式流式处理应用：
- 🌐 分布式环境配置 - Ray 集群配置和资源管理
- 📊 并行处理 - 多节点并行数据处理
- ⚡ 性能优化 - 资源分配和调度优化
- 🔄 跨节点通信 - 高效的数据交换机制
适合场景：大规模数据处理、高并发推理、多 GPU 训练
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自定义算子¶
创建可复用的自定义算子和组件：
- 🛠️ 算子基类 - MapFunction、FilterFunction、SinkFunction
- 🔧 状态管理 - 有状态算子的实现模式
- 🎯 生命周期 - open、map/filter、close 方法详解
- 🔌 最佳实践 - 异常处理、资源管理、日志记录
适合场景：业务定制化需求、特殊数据处理逻辑、算法封装
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复杂工作流¶
构建复杂的多阶段流式工作流：
- 🌲 多分支 Pipeline - 数据流的分支和合并
- 🔗 流连接（Join） - 多数据流的关联处理
- 🔄 迭代处理 - 循环处理直到满足条件
- 📊 聚合与窗口 - 时间窗口和聚合操作
适合场景：复杂业务逻辑、多模态数据处理、实时分析
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高级 RAG 技术¶
构建企业级的检索增强生成系统：
- 🗂️ 多源检索 - 从多个知识库并行检索
- 🎯 分层检索 - 粗粒度 + 细粒度两阶段检索
- 📈 重排序（Re-ranking） - 提升检索精度
- 🧠 混合检索 - 向量检索 + 关键词检索
适合场景：知识问答系统、文档分析、智能客服
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性能调优¶
优化 SAGE 应用的性能和资源使用：
- 📊 性能分析 - Profiling 和瓶颈定位
- 💾 内存优化 - 内存使用监控和优化策略
- 🔢 批处理优化 - 批量处理提升吞吐量
- ⚡ GPU 加速 - GPU 资源管理和优化
适合场景：生产环境部署、高负载场景、成本优化
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容错与可靠性¶
构建高可用的容错系统：
- 💾 检查点（Checkpointing） - 状态持久化和恢复
- 🔄 重试机制 - 智能重试和指数退避
- 🛡️ 异常处理 - 优雅降级和错误隔离
- 📊 监控告警 - 系统健康监控
适合场景：生产环境、长时间运行任务、关键业务系统
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🎯 学习路径¶
🔍 快速参考¶
常见高级场景¶
| 场景 | 推荐教程 | 关键技术 |
|---|---|---|
| 大规模数据处理 | 分布式 Pipeline | Ray 集群、并行度配置 |
| 实时推荐系统 | 复杂工作流 | 流连接、窗口聚合 |
| 智能客服 | 高级 RAG | 多源检索、重排序 |
| 业务定制化 | 自定义算子 | 算子开发、状态管理 |
| 性能瓶颈 | 性能调优 | Profiling、批处理 |
| 生产部署 | 容错与可靠性 | 检查点、监控告警 |
核心概念对照¶
| SAGE 概念 | Apache Flink 类比 | Spark Streaming 类比 |
|---|---|---|
| MapFunction | MapFunction | map() |
| FilterFunction | FilterFunction | filter() |
| Checkpoint | Savepoint | Checkpoint |
| Parallelism | Parallelism | Partitions |
| Window | Window | Window |
📖 前置知识¶
在学习本章内容前，建议您已经掌握：
- ✅ 快速入门 - SAGE 基础使用
- ✅ 基础教程 - 流式处理概念
- ✅ Kernel 用户指南 - 执行引擎原理
- ✅ Python 异步编程基础
💡 最佳实践提示¶
开发阶段¶
- 🔍 小数据测试 - 先用小数据集验证逻辑正确性
- 📊 逐步扩展 - 逐步增加并行度和数据规模
- 🐛 详细日志 - 添加充分的日志便于调试
生产部署¶
- 🛡️ 容错设计 - 添加检查点和重试机制
- 📈 监控指标 - 监控吞吐量、延迟、资源使用
- 🔄 灰度发布 - 逐步切换流量到新版本
性能优化¶
- ⚡ 批量处理 - 合并小请求减少网络开销
- 💾 内存管理 - 及时释放大对象，避免 OOM
- 🎯 资源配置 - 根据负载合理分配 CPU/GPU
🚀 下一步¶
完成高级教程后，您可以：
注意：本章内容持续更新中，部分教程页面正在完善。如有问题或建议，欢迎通过 GitHub Issues 反馈。