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对 AI 产品定价模式的新思考：基于人数 or 工作量？
编者按：传统的基于用户数量的定价模式是否还适用于AI产品？我们今天为大家带来的这篇文章中，作者提出：AI 产品应该采用基于工作量的定价模式，而非传统的基于用户数量的定价方式。
快速理解 GraphRAG：构建更可靠、更智能的 Chatbot
编者按：传统的检索增强生成（RAG）技术在处理需要深入理解实体关系的问题时常常力不从心，那么有什么新的技术可以突破这一限制吗？
什么是 Rainbond？打破 Kubernetes 的复杂性
近年来，随着云原生技术的快速发展，Kubernetes 已经成为容器编排的标准。然而，尽管 Kubernetes 功能强大，它的复杂性也成为了众多开发者和运维人员的一大挑战。对于那些希望专注于应用开发的团队来说，学习和管理 Kubernetes 可能是一个高昂的学习成本，尤
NPU 与 GPU 相比，有什么差别？| 技术速览
编者按： 随着2024年被业界誉为“AI PC元年”，各大笔记本电脑厂商纷纷推出搭载NPU的全新AI PC，而在介绍产品性能时，“NPU”一词频频被提及。但NPU和我们所熟知的GPU之间的区别究竟是什么？
化“腐朽”为“神奇”：5 种 RAG 优化技术应对千奇百怪的 Query
编者按：您是否曾经遇到这样的情况：明明构建了一个功能强大的 RAG 系统，但用户却频繁抱怨“找不到想要的信息”或“返回的结果不够准确”？这是许多 RAG 应用开发者面临的共同挑战。
LLM 工程师入门：生成式 AI 的简易指南
编者按： 大模型发展了近两年，Baihai IDP公众号也分享了近百篇LLM各环节的技术洞察，有前沿探讨、有落地实践、有应用经验。但回头来看，我们似乎从来没有认真、从0开始探讨过LLM的基本原理。
“创造神迹” -> “打造利器”：AI 从实验室走向市场的五大障碍
编者按： AI 能立即改变世界吗？为何巨额投资却难见成效？你是否也在思考：我们开发的 AI 产品真的解决了用户的需求吗？
