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本课程将教你如何使用Rust语言构建一个简单的LSM树存储引擎。
“日志结构合并树（Log-structured merge trees，简称LSM树）是一种用于维护键值对的数据结构。这种数据结构在分布式数据库系统，如TiDB和CockroachDB中被广泛使用，作为它们底层的存储引擎。基于LevelDB的RocksDB，是LSM树存储引擎的一个实现。它提供了许多键值访问功能，并在许多生产系统中使用。
本教程是一个包含多个部分（周）的广泛课程。每周有七个章节；你可以在2到3小时内完成每个章节。每个部分的前六章将指导你构建一个工作系统，而每周的最后一章将是小吃时间章节，它将实现一些在你之前六天构建的基础上的简单事物。每个章节都将有必需的任务、检查你的理解问题和奖励任务。
activepieces自动化工作流-AI总结RSS
本文仅希望借助两个工作流示例来演示activepieces平台下如何使用-AI总结RSS到Notion、关键词筛选RSS并AI总结再发生到notion 这样的工作流，同时理解自定义API如何接入该平台
工作流下载：https://pan.quark.cn/s/63f1ade5ea10
需要用到的：
- Notion账户
- 自部署AI-API（one api)
- RSS
流程比较简单，如图所示，现在讲需要注意的
选择自定义AI-API后，api-key一定要点击如图提示处才能自定义key
而自定义URL处填写“域名/v1/chat/completions”（如果是one api的域名地址）
body请求示例
{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "使用简短的话概括总结{{trigger['description']}}内容"
}
],
"temperature": 0.7
}
Notion准备：
建立新的数据库【按自己喜好添加属性】
发送时示例：【标签可有可无】
如果你想进一步扩展该工作流，可以试下notion的自定义API
如果你想添加关键词筛选，则讲rss输出的信息上做筛选分支，设置关键词包含分类
以上为通过rss-ai-notion这样的一个联动实现自动化的AI信息流摘要概括。
扩展：如果不是RSS作为第一个工作流，你还能想到哪些信息化的集成？
提示：Webhook+ Api
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可以直接在 supabase 上进行安装，也可以直接学习 SQL 看看原理。
PostgreSQL Index Advisor | #插件
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