一、引言
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技术提升工作效率和便捷性。本次体验的目的是了解阿里函数计算FC、文件存储NAS和RDS PostgreSQL等产品的性能和适用场景，并将这些产品整合在一起，搭建一个基于LLM大语言模型的AI知识库问答应用。
二、产品清单
2.1、函数计算FC
阿里函数计算FC是一种云原生的计算服务，提供了一种简单、高效的方式来部署和管理函数。在使用函数计算FC时，我们首先需要上传编写的函数代码，然后进行配置和部署。
1. 2.2、文件存储NAS
文件存储NAS是一种基于网络的文件存储服务，可以提供稳定、高效的存储和访问功能。在本次体验中，我们使用文件存储NAS来存储和访问ChatGLM6B模型和其他相关的文件。通过配置NAS的访问权限，我们可以方便地将文件上传和下载，并且NAS还提供了数据备份和恢复等功能，确保数据的安全性。
2. 2.3、RDS PostgreSQL
RDS PostgreSQL是一种云原生的关系型数据库服务，提供了稳定、高效、易于管理的数据库服务。在本次体验中，我们使用RDS PostgreSQL来存储和查询AI知识库的数据。通过使用SQL语言，我们可以方便地对数据进行增删改查，并且RDS PostgreSQL还提供了数据备份和恢复等功能，确保数据的安全性。
三、体验过程
在了解了各个产品的优点和缺点之后，我们将开始搭建基于LLM模型的AI知识库问答应用。
3.1、FC创建应用
通过函数计算FC创建AI大语言模型的应用。
在这个过程中，基本上个是保姆式操作，我们只需要按照实验的要求进行部署即可。
3.2、开通文件存储 NAS
服务状态开通文件存储 NAS，存储大语言模型和Embeding需要使用文件存储 NAS性能存储约4.5GB。
3.3、保存数据库连接信息
完成业务部署后，我们访问服务地址。第一次访问的时候，系统会弹出实验数据库相关的参数， 我们需要妥善保存好。
3.4、导入知识库
3.5、体验产品
3.6、资源释放
由于产品是按量收费，使用完后，如果不再使用，需要尽快完成资源的释放。
四、小结
通过本次体验，我了解了阿里函数计算FC、文件存储NAS和RDS PostgreSQL等产品的性能和适用场景，并且成功地将这些产品整合在一起，搭建了一个基于LLM模型的AI知识库问答应用。
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