在全球化逐渐形成的当下,越来越多的企业将目光投向国际市场,以寻求更广阔的发展空间。对于企业来说,机遇与风险并存,在迎接巨大商机的同时,也带来了对技术的全新挑战。本文将讨论在出海过程如何利用AI来解决语言问题并讲解ES6是如何优化前端开发的。
出海业务
在面对海外业务时,最主要的问题不是技术问题,而是语言不通。假如我们同时服务全球数个国家的用户,难道我们就要学那么多门语言吗?这显然不可能。这时就轮到AI登场了。我们可以用AI来解决不同国家的问题,为他们提供一致而又具有个性化的体验。还要注意本地化细节,包括但不限于日期格式、货币符号、字体选择等,以提高用户的体验。
我们将用一个案例来体现如何用AI处理不同国家的用户反馈。在这个案例中,我们将利用Openai来接受并翻译用户所提交的问题。这个方法不仅能节省大量的时间和人力,还能提高服务质量。
如何使用OpenAI
- 首先我们要从OpenAI和dotenv导入
openai
类和dotenv
对象。其中导入openai
类是为了使用OpenAI的服务,而导入dotenv
是调用.env
中的API,这样能够有效的保护API Key的安全。 - 然后再配置环境变量
OPENAI_API_KEY
和OPENAI_BASE_URL
,确保能够连接到OpenAI。 - 再创建通用的LLM聊天完成接口函数
getCompletion
来接受用户提的问题,通过AIGC chat 接口向AI发送聊天请求并得到返回结果。 - 对于每一个用户所提的问题,都是先由AI翻译成中文再给出处理方法。
import OpenAI from "openai";
import dotenv from "dotenv";
dotenv.config()
const client = new OpenAI({
// node 里的进程对象
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
baseURL:process.env.OPENAI_BASE_URL
})
// es6 默认参数值
// 通用的LLM 聊天完成接口函数, 复用
const getCompletion = async (prompt, model="gpt-3.5-turbo") => {
// 用户提的问题
const messages = [{
role: 'user',
content: prompt
}];
// AIGC chat 接口
const response = await client.chat.completions.create({
model: model,
messages: messages,
// LLM 生成内容的随机性
temperature: 0.1
})
return response.choices[0].message.content
}
const main = async () => {
const user_messages = [
"La performance du système est plus lente que d'habitude.", //系统的性能比平时慢
"Mi monitor tiene píxeles que no se iluminan.", //我的显示器有些像素点不亮。
"Il mio mouse non funziona", // 我的鼠标坏了
"Mój klawisz Ctrl jest zepsuty", // 我的Ctrl键坏了
"我的屏幕在闪烁"
]
// for of es6 的遍历
// 技数循环 有什么好的地方?
for(let issue of user_messages) {
// 简洁, 代码可读性的提升
console.log(issue);
const prompt = `
Tell me what language this is : "${issue}"
`
const countryLanguage = await getCompletion(prompt)
// console.log(response)
const resultPrompt = `
帮我翻译以下的文字到中文,"${issue}"`
const result = await getCompletion(resultPrompt)
console.log(`${countryLanguage},翻译结果是:${result}`)
}
}
main()
这样就完成OpenAI的配置,接下来就只需要将需求写成Prompt发送给AI即可。
在上述例子中,因为是逐个输出结果,所以调用了循环方法。但为什么是用的for...of
而不是for
或forEach
呢?这就不得不提到ES6对循环方法的优化。
ES6循环优化
在ES6中优化了循环,出现了新的循环方法for...of
。相比于for
或forEach
,for...of
具有更好的可读性,而且支持块级作用域变量声明(如let
),这有助于避免潜在的作用域问题。
for(let issue of user_messages) {
console.log(issue);
const prompt = `
Tell me what language this is : "${issue}"
`
const countryLanguage = await getCompletion(prompt)
// console.log(response)
const resultPrompt = `
帮我翻译以下的文字到中文,"${issue}"`
const result = await getCompletion(resultPrompt)
console.log(`${countryLanguage},翻译结果是:${result}`)
}
优点
- 可读性更强:
for...of
避免了显式地处理索引变量,使得代码更加清晰易懂。 - 支持块级作用域: 在
for...of
循环中可以方便地使用let
或const
来声明迭代变量,确保每次迭代时变量都在新的作用域内,从而防止闭包问题。 - 简化异步操作:结合
async/await
,for...of
可以很好地用于处理异步迭代。 - 适用于更多的数据结构:- 除了数组外,
for...of
还可以直接用于遍历其他可迭代对象(iterables),例如 Map 和 Set,而无需转换为数组。
缺点
- 性能稍弱:在处理简单数组时,
for
会更快些。 - 不能直接获取索引:如果你需要同时访问元素及其索引,则需要额外的操作,比如使用
entries()
方法返回键值对迭代器。
总结
本文简单介绍了利用OpenAI处理出海前端的语言问题和性能优化。让我们以技术为船,创新为帆,在全球化的浪潮中,勇于探索未知的区域,挖掘属于自己的宝藏。