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我们开发了一款专门针对生成式人工智能（GenAI）/大型语言模型（LLM）应用的AI风险评估工具。虽然还处于早期阶段，但我们非常希望听到您的反馈。以下是该工具的功能： 1. 通过分析您的代码库与不同的AI法规/框架或内部政策进行全面的AI风险评估。它能够识别潜在问题，并通过一键提交PR直接建议修复方案。 2. 平台支持的第一个框架是2025年OWASP LLM应用的十大风险，未来将支持ISO 42001框架以及自定义政策文件。 3. 我们是一个小型的早期团队，因此免费套餐每位用户提供5次评估。如果您需要更多，请随时联系，我们乐意提供帮助。 4. 需要通过GitHub登录。我们请求读取权限以扫描代码，并请求写入权限以便为修复建议打开PR。 5. 我们正在寻找设计合作伙伴与我们合作。如果您希望构建合规设计的AI产品，我们非常乐意交流。 产品网址： [https://www.gettavo.com/app](https://www.gettavo.com/app) 我们非常欢迎您对以下内容提供反馈： - 您喜欢什么 - 您不喜欢什么 - 您希望看到的下一个主要功能 - 错误 - 其他任何反馈 欢迎在此评论或直接联系：电子邮件：percyding@gettavo.com，LinkedIn：[https://www.linkedin.com/in/percy-ding-a43861193/](https://www.linkedin.com/in/percy-ding-a43861193/)

这个领域至少可以说是令人困惑的。<p>消息队列通常是任何分布式架构的核心部分，选择几乎是无穷无尽的：Kafka、RabbitMQ、NATS、Redis Streams、SQS、ZeroMQ……还有“只需使用Postgres”的阵营，适用于更简单的用例。<p>我正在试图理清以下几个方面的权衡：<p>- 异步的“发而不顾”的发布/订阅 vs. 同步的类似RPC的点对点通信<p>- 简单的FIFO队列 vs. 优先级队列和延迟队列<p>- 智能代理（例如RabbitMQ、带过滤器的NATS） vs. 简单代理（例如Kafka的客户端驱动模型）<p>此外，还有相当多的意识形态/情感依附——有些人支持用他们喜欢的编程语言编写的“黑马”，而其他人则本能地拒绝任何不是“企业级”的东西。当然，供应商总是试图将讨论引导到他们自己的解决方案上。<p>如果你在过去几年中构建了一个生产系统：<p>1. 你选择了哪个队列？<p>2. 有什么没有成功的？<p>3. 你在哪些地方后悔增加了复杂性？<p>4. 如果你坚持使用基于数据库的队列——它是否能够扩展？<p>我很想听听大家的经历、遗憾和看法。