搜索技巧 海洋云增白 开源地图 AI 搜索答案 沙丘魔堡2 压缩机站 自由职业 policy 小团队 颈挂空调 Chumby 个人电脑 极端主义 团队 PostgreSQL AI工具 证券 DirectX DrawingPics 化学 KDE 披萨农场 多动症 植物学 分析化学 Three.js 大会 残疾人学校 初创 QB64 更多

基于LLM的工具中是否应该使用Rust来提高性能? (bosun.ai)

这篇文章探讨了在基于大型语言模型(LLM)的工具中使用Rust替代Python是否能够提升性能。作者认为尽管Rust以其零成本抽象和无畏并发等性能优势而著称,但在处理LLM时,性能瓶颈通常在于GPU推理。文章通过基准测试对比了使用Rust编写的Swiftide库与Python的Langchain库在文本处理、嵌入生成和向量数据库插入方面的性能差异,结果表明在某些情况下,Swiftide显著优于Langchain。作者得出结论:Rust可以帮助开发者更接近硬件性能的上限,但在实际应用中是否选择Rust取决于具体需求。

使用 Ollama、Rust、Qdrant、FastEmbed 和 OpenTelemetry 实现本地代码智能 (bosun.ai)

本文探讨了使用 Rust、Swiftide、Qdrant、FastEmbed 和 Ollama 构建本地代码智能工具的可行性与性能。作者首先介绍了如何使用 Swiftide 对代码库进行索引,并详细解释了代码块处理、元数据生成和嵌入存储等步骤。然后,作者展示了如何使用 Swiftide 的查询管道从索引的代码库中检索信息,并强调了子问题生成、嵌入检索、响应汇总和最终答案生成等关键步骤。为了评估性能,作者使用 Ollama 和 Groq 作为 LLM,并利用 OpenTelemetry 和 Jaeger 跟踪管道性能。最终得出结论:基于 Groq 等服务的推理时间远快于本地 Mac Pro 芯片,对于大型代码库,本地索引需要相当长的时间。