一、引言
近年来，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和个人开始尝试利用AI技术提升业务效率和用户体验。其中，基于Serverless框架的应用托管平台和函数计算服务，因其能够显著降低开发成本、简化部署流程，受到了广泛关注。本次体验的目的，旨在详细介绍如何通过阿里函数计算FC部署ChatGLM6B大语言模型，并借助文件存储NAS和RDS PostgreSQL搭建一个AI知识库问答应用，以实现PDF、TXT、HTML等文件和URL类型资料的轻松读取和处理。
二、体验过程
1. 开通基础配置
首先，在阿里云官网注册账号并开通函数计算FC服务、文件存储NAS、RDS PostgreSQL产品。
2. 创建函数计算应用
接着，我们可以通过函数计算FC创建一个应用，这个应用能够利用ChatGLM6B大语言模型实现智能问答功能，支持多种文件格式的输入，如PDF、TXT、HTML等以及URL类型的资料。该应用可以轻松定制，成为一个私人AI助理，为用户提供方便快捷的问答服务。
3. 选择AI大语言模型
从模版中心选择“AI大语言模型”，即可快速创建应用。
4. 关联NAS及RDS PostgreSQL产品
同时，关联RDS PostgreSQL数据库和文件存储NAS，以便于数据的存储和读取。
5. 部署完成
完成以上操作之后，我们只需要等待完成部署，当部署状态显示部署成功，我们就可以体验我们部署的应用了。
6. 产品体验
第一次访问的时候，界面会弹出数据库的相关配置信息，我们需要妥善保存，以备后续的使用。
接着，我们可以导入AI知识库来实现问答应用。在这个过程中，我们可以体验到从文件存储NAS读取PDF、TXT、HTML等文件或URL类型的资料。然后，通过函数计算FC调用ChatGLM6B模型进行文本生成。最后，将生成的文本存储至RDS PostgreSQL数据库中，以供后续查询。
三、体验结果
通过使用阿里函数计算FC、文件存储NAS和RDS PostgreSQL，我们成功地部署了ChatGLM6B大语言模型，并搭建了AI知识库问答应用。该应用能够支持多种类型的文件和URL资料的处理，并能够快速响应用户的查询请求。此外，由于使用了Serverless框架，开发者无需关心底层基础设施的配置和管理，大大降低了开发和运维的成本。
四、体验心得
使用阿里函数计算FC、文件存储NAS和RDS PostgreSQL进行应用部署具有以下优点：
- 开发效率高：Serverless框架使得开发者能够专注于业务逻辑的开发，而无需关心底层基础设施的配置和管理。
- 运维成本低：Serverless框架按需付费，无需支付空闲时间费用，降低了运维成本。
- 弹性伸缩：函数计算FC能够根据请求量自动进行弹性扩容，确保应用的稳定性和高性能。
- 集成方便：阿里云的各种服务之间可以方便地进行集成，如函数计算FC可以方便地与RDS PostgreSQL和文件存储NAS进行集成。
然而，也存在一些不足之处：
- 冷启动时间：由于Serverless框架的特性，当函数长时间未被调用时，会被停止运行，需要重新启动，这会导致一定的冷启动时间。
- 调试和监控：在Serverless框架下，调试和监控可能会比传统架构更为复杂，需要更多的时间和精力投入。
五、部署过程的一些错误信息
部署的过程中，由于某些配置及权限的问题，导致出现了一些小的插曲，不过通过日志可以快速排查问题的原因，并迅速的解决掉。
六、总结
通过本次体验，使我加深了了解如何使用阿里函数计算FC、文件存储NAS和RDS PostgreSQL进行应用部署。尽管存在一些不足之处，但整体而言，这些服务为开发者提供了一个高效、便捷的部署环境。展望未来，我期待这些服务能够进一步优化和完善，以更好地满足开发者的需求。非常感谢阿里提供的这次体验机会！！！
