（1）您选择了哪个模板？是 RAG 还是 AI 生图？在部署过程中，有没有遇到什么惊喜或者挑战？
在体验过程中，我选择了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）模板。部署过程中，整体体验比较顺畅，CAP 平台提供了一键部署功能，简化了很多配置步骤。不过也遇到了一些挑战，比如：
环境依赖问题：有些依赖的库版本不兼容，需要手动调整版本。
模型加载速度：部署初期模型加载稍慢，尤其是在资源配置较低的情况下。
网络配置：配置外部服务访问时，需要手动调整防火墙和安全组规则，有一定的配置难度。
总体来说，部署体验还是比较流畅的，特别是一键部署和自动化流程带来了很大便利。
（2）部署完成后，您有没有试过用 PTS 或者本地压测工具来测试它的性能？监控和弹性策略的配置好用吗？
部署完成后，我使用了 PTS（性能测试服务） 对项目进行了性能测试，并结合本地压测工具（如 Apache JMeter）做了进一步的验证。性能测试结果显示：
响应速度较快：在普通负载下，响应时间基本控制在可接受范围内。
高并发表现：当并发请求增多时，响应时间会有所延长，但平台整体表现稳定。
在监控和弹性策略方面，CAP提供的监控面板非常直观，实时性不错。可以看到各项资源使用情况，包括 CPU、内存、网络等。弹性策略也比较灵活，可以设置 CPU 或内存使用超过某个阈值时，自动扩展实例。不过在配置初期，需要熟悉一些参数和策略才能得到理想的效果。
（3）在模板的基础上，您有没有尝试进行二次开发，比如用 Flask 或 Vue？调试通过了吗？结果如何？
在 RAG 模板的基础上，我尝试进行了二次开发，使用了 Flask 来构建自定义的 API 接口，同时在前端加入了 Vue 进行数据展示和交互。开发过程中的体验：
二次开发友好：CAP 的模板结构清晰，代码注释详细，方便理解和修改。
本地调试通过：将开发好的代码在本地调试后，成功部署到 CAP 上，功能正常运行。
集成挑战：在前后端联调时，遇到了一些跨域问题，最终通过修改后端 CORS 配置解决。
总体来说，二次开发的体验较好，开发过程顺利，最终也实现了自定义功能的扩展。
（4）您觉得 CAP 的模板库丰富吗？还有哪些热门场景或开源项目，您觉得应该加入到模板中？
目前 CAP 提供的模板库涵盖了一些主流的场景，例如 RAG 和 AI 生图，但我觉得 丰富度还有待提升。可以考虑加入以下几个热门场景和开源项目：
自然语言处理（NLP）模板：如文本分类、情感分析、命名实体识别等，方便开发基于文本的应用。
推荐系统模板：针对电商或内容平台，提供基于协同过滤、深度学习的推荐系统解决方案。
物联网（IoT）应用模板：包括设备数据采集、实时数据分析等，便于物联网项目的快速开发和部署。
开源项目集成：如 Kafka、Elasticsearch、Redis 等，提供一键集成方案，便于快速搭建数据流处理和搜索应用。
这些扩展模板可以让 CAP 在更多场景下发挥作用，提高开发者的使用体验。
