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好家伙，一觉醒来《费曼学习+刻意练习 用英语快速学习任何新知识》这个帖子2M阅读了！涨了3000粉，这太疯狂了！🤣 💡看来我不得不把这个一个想法做成产品了。 我决定公开构建这次产品，build in public 。在3天内上线这个最小可行性产品。 👉build in public 步骤1： 我决定从产品的一些技术难题开始，现在cursor已经让构建产品没有什么门槛，让cursor帮我解答和设计架构： 这个产品对我来说最大的难点是,如何把大容量pdf转化成prompt输入给openai api. 因为pdf有可能有几百页，而且openai api每次输入的token是有限的。 cursor给我答案是: 1.PDF 解析和存储 2.文本分块和向量化 3.问答接口 关于PDF 解析，文本分块很好理解，就是把PDF转成文字后再分块投喂给openai， 但是向量化和向量数据库触及到了我的知识盲区，这是一个AI应用重要的概念，还好我用费曼学习+刻意练习让我理解了这个领域： 简单来说，AI对文本，视频，图片是通过嵌入向量，提取其特征来表示相似度，相关度等，这使得GPT能够理解同一个词在不同上下文中可能有不同的含义。 对于具体算法我们不必深究，openai提供的embedding-ada-002的模型可以很好的将文本嵌入向量，我们直接用就行了。 上面步骤其实就是大火产品chatpdf.com 的核心技术，其实没什么难的，费曼学习+刻意练习可以帮我们学习一切陌生的知识。 解决了核心问题，我的的技术框架如下： nuxt3+tailwind开发前端 node.js开发后端 调用openai api embedding-ada-002 嵌入向量 supabase 作为向量数据库和关系数据库+鉴权登录 OK, 解决了技术架构问题，下一步就是简单设计产品。