LLM API Engine采用分层架构设计，核心依赖于四项关键技术：
1. 大语言模型(OpenAI)::
作为系统的”大脑”，主要负责：
- 解析自然语言需求
- 生成数据抽取规则
- 创建JSON Schema数据结构
- 优化API接口设计
2. Firecrawl网页抓取::
作为”数据采集器”，提供：
- 动态页面渲染能力
- 反爬虫绕过机制
- 分布式爬取调度
- 内容智能提取
3. Redis存储系统::
充当”记忆中枢”，实现：
- API配置持久化
- 请求结果缓存
- 频率限制管理
- 实时状态监控
4. Serverless运行时::
作为”执行环境”，支持：
- 按需自动扩展
- 边缘节点部署
- Cold Start Optimization
- Multi-Platform Compatibility
这些技术通过精心设计的消息队列和事件驱动机制协同工作，共同支撑起系统的高效运行。例如，当用户提交新API请求时，流程为：OpenAI解析需求→生成Firecrawl配置→抓取数据存储到Redis→通过Serverless端点提供服务，整个过程实现全自动化。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " LLM API Engine的架构设计中使用了哪些关键技术？它们分别起什么作用？
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