在 2.0 阶段,我们目标是实现面向任务的协同编码模式,人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中,人的实际工作量开始减轻,AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
如何基于向量数据库+LLM(大语言模型),打造更懂你的企业专属Chatbot。
本文的目的是帮助你了解如何设计轨迹表, 如何高性能的写入、查询、分析轨迹数据.
本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.
本文介绍了在云原生场景下,AIGC 模型服务的工程挑战和Fluid 在云原生 AIGC 模型推理场景的优化。