【实测】gpt做底层:在开发过程中应对gpt的结果先做mock缓存再继续调试开发

简介: 【实测】gpt做底层:在开发过程中应对gpt的结果先做mock缓存再继续调试开发

前言:        本文只讨论gpt做底层的问题和解决方案,并不影响在toC环境下gpt与人类直接沟通的效果炸裂的好评价。    做底层,和做表层(交互层),那是完全不同的。但是gpt做表层是没办法当成生产力去具体干活,平时你问问问题,娱乐一下还行。想自动化的变成生成力一部分,那还是要用gpt做底层,但做底层gpt又实在是问题颇多,虽然别的自研Ai框架和算法比较适合做底层,但又不适合咱们普通人去研发和使用。
   所以,用gpt做底层,如果能成功,那就是我们普通人,普通测试开发焕发新生的一次机遇!本系列,就是为了解决这些问题而来。当然,正在阅读的你,一定还没有去用gpt做底层干什么,所以我说的这些问题你可能都第一次才意识到,解决方案也是头次听说,你可能会觉得听不听看不看无所谓。但,日后你必将跟gpt有牵扯,到时候你会发现,今天的这几篇文章是多么的宝贵,让你少走多少弯路。


正文:

   在我用gpt做简历优化平台和用例自动生成平台的时候,就遇到了一个问题。

   因为gpt的使用上,总是回答我很多超出意料之外的回答,于是我就不断的去调整算法,扩充矫正层(我设计了一层用来专门对gpt回答做矫正的模块)的内容。

   一边调,一边测。就这样,一天下来,虽然成效显著,但是手机响了...

   告诉我AI的接口已经欠费了。好家伙,我一查才发现,自己一天下来居然调用了上千次!

   不但每次等的好几秒钟非常慢,浪费了大量时间,而且还费钱啊!要知道,我做优化简历或者项目文档功能的时候,请求一次那都是长篇大论的,一次就要几分钱甚至一毛钱了....

   于是,我才后知后觉的意识到,应该提前做个mock层啊!

   把前面几次的结果收集到一起,后面无数次调试的时候,就从这个结果集合中随机或者循环提出来就好,不用每次去真实的请求AI接口了,省钱不说,还快!

   说干就干!立马弄了个mock层,收集的时候自动收集算法,连续请求100次,花了一块钱,收集到了9次不同的结果,连续50次没有发现新的结果后,自动终止了循环。这个过程花了挺久的,因为我直接下楼吃饭去了。回来的时候,发现已经收集好了。于是后面就直接用这9种来自动化测试代码了,不但快,而且全,而且省钱!

   好用!真心的!

   不知为何,那时候的我突然升起了一种掌控了gpt的感觉,毕竟关于我问题的它所有的答案都被我用脚本收集起来了.... 再也不会出现预料之外的回答了。

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