（1）选择的模板：RAG 还是 AI生图？部署中的惊喜或挑战
选择的模板
在体验过程中，我选择了RAG（Retrieval-Augmented Generation）模板，这是一个通过检索增强生成技术实现智能问答的项目。RAG 模板结合了向量检索和大模型的生成能力，适合于复杂的问答和知识检索场景。
惊喜
- 简单快捷的部署：CAP 的模板提供了快速部署的体验，基本上可以通过少量的配置文件调整就启动整个项目。对于像我这样的用户，能够通过现有模板直接部署省去了大量的环境配置工作。
- 预配置的模型：RAG 模板预配置了一些开箱即用的功能，如文档上传和智能检索，大大简化了自定义数据导入的难度。
挑战
- 依赖问题：在部署过程中，遇到了某些依赖项版本兼容性问题。特别是不同的操作系统可能对某些库的支持不一致，导致需要手动调整某些包的版本。
- 检索引擎配置：RAG 模板涉及到向量检索（如使用 Milvus 或 FAISS），这部分的配置稍微复杂，尤其是在选择合适的检索引擎和调优参数时。
（2）性能测试及弹性策略配置
性能测试（PTS 或本地压测）
在部署完成后，我使用了本地压测工具（如 Apache JMeter）对项目进行了一些基本的性能测试。RAG 模板中的检索部分性能表现不错，尤其是在小规模文档集上的响应时间相对较快，但在大规模文档检索时，延迟有所上升，尤其是当同时有多个查询时，系统的响应时间增加较为明显。
监控和弹性策略配置
CAP 的监控系统可以集成常见的监控服务，如 Prometheus、Grafana 等，方便跟踪系统的健康状态和性能表现。弹性策略配置主要包括自动扩展（Auto-scaling）和资源管理的设置，配置过程相对简单，但实际应用中，对于高并发的处理能力还需要更多的优化。
监控与弹性策略在基本配置情况下表现良好，但针对一些极端压力测试场景，可能需要更加详细的性能优化指导。
（3）二次开发（Flask 或 Vue）及调试体验
二次开发尝试
在 RAG 模板的基础上，我尝试使用Flask进行了一次二次开发，目的是通过 Flask 提供一个自定义的接口层来处理不同的数据输入输出。这个过程整体较为顺利，尤其是模板已经为我准备好了一些基础的业务逻辑和检索功能。
我没有选择前端框架（如 Vue）进行改造，但如果选择添加前端功能，结合 CAP 的模板应该也不会太复杂，尤其是 RAG 项目本身更倾向于后端的逻辑处理。
调试结果
调试过程中，通过 Flask 提供的本地调试工具能够较好地识别问题，主要遇到的挑战在于如何有效地扩展向量检索的逻辑。通过一些调试工作，成功将自定义功能添加到项目中，并在局部测试中表现良好。
结果
通过二次开发，成功添加了新的 API 路由，并且能够从检索服务中提取结果，整个流程比较流畅。性能上没有明显下降，但需要注意的是检索引擎的负载在大量查询时还是有优化空间。
（4）CAP 模板库的丰富度及建议
模板库的丰富度
CAP 的模板库涵盖了不少热门的 AI 场景，如 RAG 和 AI 生图，涵盖了检索增强生成和生成式图像这两个主流应用场景。然而，从整体来看，模板的种类还有扩展空间，尤其是对于一些更复杂的企业级应用或者跨领域的项目支持，目前的模板还不够丰富。
建议增加的热门场景或开源项目
实时对话机器人：除了 RAG 模板，CAP 可以引入更加侧重于实时对话场景的模板，结合对话管理系统（如 Rasa 或 BotPress），能够更加适用于客户服务或人机交互的场景。
推荐系统：推荐系统是很多企业实际应用中的一个重要场景。可以增加一个基于深度学习或者协同过滤技术的推荐系统模板，让用户能够快速部署个性化推荐服务。
图像处理与视频分析：虽然 CAP 提供了 AI 生图模板，但视频分析和复杂图像处理（如目标检测、视频内容理解）相关的模板仍然较少，这类模板在安全、智能监控等领域需求较大。
跨平台数据集成解决方案：一些企业需要将多种数据源（如数据库、文件、实时流数据）整合到一个系统中，CAP 可以增加一个集成各种数据源的模板，让用户能够轻松处理跨平台、跨系统的数据。
总结
通过体验 CAP 的快速部署项目，我对其模板的功能性和部署便利性印象深刻，特别是 RAG 模板的设计比较符合企业知识管理场景。在性能监控和二次开发方面，虽然部署引导较为清晰，但在高并发环境下的性能表现仍有待优化，且某些技术栈的配置说明还可以更加详细。CAP 模板库丰富度还可以提升，尤其是在企业实际需求更为广泛的场景上增加模板，将使其更具竞争力。
