Shownotes Transcript
本期节目我们将从 Podwise 实际使用 LLM 的经验出发，分享不同模型的优缺点，探讨成本下降背后的原因，以及如何混合使用大模型来提高性价比。同时，我们还会聊聊总结类 AI 产品的未来方向，以及 Podwise 如何利用 LLM 开发新的 AI 功能，比如智能推荐、AI 搜索等等。欢迎收听。
更多内容信息和时间线参考下文的硬地笔记，欢迎收听本期节目。
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## 本期赞助
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## 硬地笔记
00:00:04 Podwise 的 LLM 应用实践：总结、搜索和创作者工作流
00:09:01 LLM 进化之路：从 GPT-3.5 到 GPT-4.0 和 Gemini 1.5
00:17:44 大模型成本的显著下降：20 倍的成本降低
00:23:31 混合使用大模型：提升性价比的关键
00:26:19 GPT-4o mini vs GPT-4.0：成本与效果的权衡
00:30:07 总结类 AI 产品的未来：场景和数据至关重要
00:33:36 Podwise 的 AI 创新：从总结到知识发现
00:34:58 Podwise 的 RAG 工作流：从音频到搜索
00:38:46 构建私有数据搜索引擎：最佳实践分享
00:43:33 多语言 Embedding 模型的选择：OpenAI 和 BGE M3
00:46:02 Re-rank 模型的选择：BGE M3 和 jina
00:48:08 多语言 Prompt 的最佳实践：Prompt Perfect 和 GitHub Copilot
00:50:54 Gemini 1.5 Flash 的免费额度：个人小项目的利器
00:53:51 独立开发者选择 LLM 的建议：免费、稳定、成本优先
硬地笔记
提到的词汇：
- qdrant
- meilisearch
- dense embedding
- sparse embedding
- splade
- bge-m3
- bce
- jina
- promptperfect
- ColBERT
- langchain
- llamaindex
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