【日积月累】 近年来，AI不仅能够辅助编写代码，还能够阅读和理解整个代码库。这一技术的突破为开发者带来了极大的便利，尤其是在代码维护、重构和优化等方面。本文将深入探讨如何让AI阅读代码库，并分析其背后的技术原理、应用场景以及未来的发展方向。

【API开发】 OpenAI的Realtime API是开发者构建智能应用的重要工具，支持自然语言处理、文本生成和代码补全等功能。使用该API需要首先获取API密钥，并安装必要的库。通过Python示例展示了如何使用openai库发起API请求和处理响应。Realtime API具有低延迟和高吞吐量的优势，适用于实时聊天机器人和代码补全工具等快速响应的应用场景。为了提高系统的稳定性，建议实现错误处理与重试机制。

【日积月累】 传统的SQL查询需要用户具备一定的数据库知识和编程能力，而通过AI驱动的自然语言处理技术，用户可以使用自然语言直接与数据库进行交互，极大地降低了使用门槛。本文将深入探讨SQL与AI自然语言处理的融合，分析其技术原理、应用场景，并通过实操案例展示如何实现这一技术

【日积月累】 从GPT-3到BERT，这些模型在文本生成、翻译、问答等任务中展现了强大的能力。然而，大多数开发者依赖于预训练模型，缺乏对LLM底层原理和实现细节的深入理解。本文旨在引导读者从零开始创建自己的LLM，涵盖从理论基础到实际操作的完整流程，帮助开发者深入掌握LLM的核心技术。

【日积月累】 Llama 3.2和Llama 2的区别在于Llama 3.2在性能和功能上有显著提升。Llama 3.2支持文本与代码的双重输出能力，并引入了工具调用功能，增强了实际应用的操作性。上下文窗口从Llama 2的4k token扩展至8k token，进一步提升至148k token，显著提高了处理长文档的能力。此外，tokenizer从SentencePiece升级为Tiktoken，token数量提升至15T+，加快了分词速度并优化了多语言支持。

【如何集成API】 本教程将指导您如何快速开始使用谷歌云的自然语言API。