TRAG 架构有效弥合了自然语言与结构化数据之间的鸿沟，使得 LLM 可以更轻松地集成到各类应用程序中，助力现有系统的智能化改造，加速推进业务升级。

ChatGPT 是一种基于深度学习的自然语言处理技术，可以理解和生成人类语言。与其他自然语言处理技术不同，ChatGPT可以自我训练和生成大量的文本数据。这使得ChatGPT成为了一个强大的工具，在多个领域都被广泛应用。 如果可以通过与ChatGPT对话的方式，自动提取数据和可视化分析。这将是一件非常 Amazing 的事情！ 本文将探讨如何利用 ChatGPT 实现智能数据可视化方案。

在阅读本文之前，需要读者对 Serverless 概念有一定的了解，如果你还不知道什么是 Serverless，也可以先阅读本系列之前的相关文章。笔者在之前的几篇文章，重点讲解了很多关于如何 Serverless 化传统服务和 Serverless 实战经验，比如如何实现一个后台管理系统。但是在实际开发过程中，我们不仅要考虑如何将自己的服务迁移到 Serverless 架构上，还需要了解 Serverless 架构相对于传统架构的区别，这样才能够在实际工作中，开发出更加高效稳定的服务。本章是笔者在 2 年的 Serverless 研发过程中，总结出来的认为比较重要的几点知识经验，希望对读者有所帮助。

为此本篇专门针对 Next.js 的 SSR 方案进行了探索和优化，一步一步带大家了解，如何基于 Serverless 架构部署一个实际的线上业务。

Serverless 通常翻译为 “无服务架构”，是一种软件系统设计架构思想和方法，并不是一个开发框架或者工具。他的出现是为了让开发者更加关注业务的开发，而将繁杂的运维和部署交给云厂商。Serverless 由 Faas 和 Baas 组成，Faas 为开发者提供业务运算环境，然后与 Baas 提供的数据和存储服务，进行交互，从而提供与传统服务一致的体验。但是由于 Faas 是无状态的，并且其运行环境是有读写限制的，最重要的是它是基于事件触发的。因此如果传统 Web 服务想迁移到 Serverless 上，是需要进行相关改造和特殊处理的，为此迁移成本是必不可少的。本文将具体帮助大家剖析下，如何 Serverless 化传统的 Web 服务。