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众所周知，GPT可以认为是一个离线的软件的，对于一些实时性有要求的功能是完全不行，比如实时信息检索，再比如我们今天要实现个一个日程管理的功能，这个功能你纯依赖于ChatGPT或者其他大语言模型（后文简

去年的时候我写过一篇关于OpenAi Function Call的实践文章，就是用Function Call的功能实现抓取并总结网页内容的功能，具体可以参考ChatGPT函数调用初体验：让ChatGP

这两天突然想到，现有的很多工具都在被大模型重构，比如诞生了像perplexity.ai 这种新交互形式的搜索引擎，就连wps也推出了AI服务，甚至都可以直接生成ppt，我就想是不是shell也有类似的

这篇文章是我的第十年年终总结，本来想很正式的写，由于元旦偷懒，春节又特种式狂奔四个城市给自己和妹妹订婚，横跨几千公里，几乎一半的假期都在路上。我23年的年终总结难产至今，最后赶在2月结束前开始动笔。

本文讨论了使用缓存提升系统性能的实践，包括确定数据是否适合缓存、优化缓存配置以及缓存命中率的重要性。同时，文章还探讨了处理缓存引起的数据一致性问题的策略，旨在帮助读者有效地管理缓存

最近在开发过程中，遇到了好多次 “这个需求点这次要不要做？” 的问题， 主要有两方阵营，比如以研发主导的 “这次先不做、等必要的时候再做” ，另外一方是以PM主导的 “这个不做需求不完整，可能影响用户

OpenAI在11月6号的开发者大会上，除了公布了gpt4-v、gpt-4-turbo等新模型外，还有一个assistants-api，基于assistants-api开发者可以构建自己的AI助手，目

最近我们尝试在网页上叠加数字人讲解的功能，发现如果直接在网页上放一个矩形的数字人视频，效果会很差，首先是会遮挡很多画面的内容，其次就是不管使用任何任务背景，画面都和后面的网页不是很协调，如图所示：  

近期，我们线上遇到了一个性能问题，几乎快引起线上故障，后来仅仅是修改了一行代码，性能就提升了几十倍。一行代码几十倍，数据听起来很夸张，不过这是真实的数据，线上错误的配置的确有可能导致性能有数量级上的差