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2024年10月

• 10.24 14:26:25
  发表了文章 2024-10-24 14:26:25

  CAP 快速部署项目体验评测

  本文介绍了使用 RAG 模板进行部署、性能测试、二次开发以及 CAP 空白项目创建的体验。在部署过程中，RAG 模板提供了清晰的步骤指引和较高的自动化程度，但网络配置和依赖项兼容性问题带来了挑战。性能测试显示系统在低并发下表现良好，但在高并发时出现延迟。二次开发过程中，通过 Flask 框架集成 RAG 模板，虽然遇到一些调试难题，但最终实现了定制化功能。CAP 空白项目创建体验中，产品引导和文档帮助较好，但在高级配置和网络架构方面仍有改进空间。最后，提出了对模板库丰富程度、安全性、与现有系统集成等方面的改进建议，并对比了 CAP 与其他 Serverless AI 平台的优劣。
• 10.24 14:21:49
  发表了文章 2024-10-24 14:21:49

  通义灵码个人版新功能最佳实践测评

  作为一名软件开发工程师，我使用通义灵码个人版的@workspace和@terminal功能，快速熟悉新的电商项目代码并实现新功能，效率提升了约30%。通过自动识别项目结构、代码分析、智能注释和自动补全等功能，大幅减少了查找资料和调试的时间，使开发流程更加顺畅，专注于业务逻辑实现。
• 10.24 14:18:54
  发表了文章 2024-10-24 14:18:54

  实时计算 Flink 版最佳实践测评

  本文介绍了结合电商平台用户行为数据的实时计算Flink版实践，涵盖用户行为分析、标签画像构建、业务指标监控和数据分析预测等场景。文章还对比了实时计算Flink版与其他引擎及自建Flink集群在稳定性、性能、开发运维和安全能力方面的差异，分析了其成本与收益。最后，文章评估了实时计算Flink版的产品内引导、文档帮助、功能满足情况，并提出了针对不同业务场景的改进建议和与其他产品的联动可能性。
• 10.24 14:13:01
  发表了文章 2024-10-24 14:13:01

  《AI大模型助力客户对话分析解决方案评测》

  该方案详细描述了AI客服对话分析的实践原理和实施方法，涵盖数据采集、预处理、特征提取、语义理解及可视化展示等环节。方案提供了较为详细的实施步骤，但在模型选型、特殊数据处理等方面存在不足。部署过程中，用户在数据采集对接和模型训练优化方面遇到困惑，希望获得更多实际案例和操作指导。示例代码基本可用，但在函数计算和第三方库兼容性上存在报错。总体而言，方案能满足基本对话分析需求，但需在准确性、实时性、个性化分析和结果解释性方面进一步改进。
• 10.24 14:09:26
  发表了文章 2024-10-24 14:09:26

  《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务解决方案评测》

  本文介绍了通过文档智能和RAG技术将业务文档整合到大语言模型（LLM）知识库中的实践原理，涵盖了理解情况、技术细节、部署体验、知识库优势及适用场景。重点讨论了文档解析、信息提取、语义理解等步骤，以及RAG技术在LLM中的应用。同时，提出了在技术细节、部署引导、知识库更新和性能优化等方面的改进建议，强调了该方案在企业内部知识管理、客户服务和业务流程自动化中的适用性，但也指出了在安全性、系统集成和性能稳定性方面的不足。
• 10.24 14:06:14
  发表了文章 2024-10-24 14:06:14

  《触手可及，函数计算玩转AI大模型解决方案评测》

  本文介绍了函数计算在AI大模型部署中的应用，详细阐述了其原理、部署体验及优势。通过实践，验证了函数计算在弹性伸缩、部署便捷性和成本效益方面的显著优势。同时，提出了在高级特性、性能优化、安全性及高可用性等方面的改进建议，以提升方案在实际生产环境中的适用性和可靠性。