iFlyCode的博客

从0搭建一个智能问答系统，通过前后端联调的方式，使用iFlyCode按模块生成相关组件，最后接入星火大模型Spark X1，完成demo的设计。2、rust后端：rustup安装、RustRover软件安装、actix-web安装、openaiapi-rs安装、tokio安装。生成后的代码在处理生成Session ID的过程不太严谨，我们使用iflycode的。1、vue前端：node.js的安装、vite的安装、vscode的安装。对于比较繁长的代码，不便于我们阅读理解，这时候iflycode的。

作为一个合格的开发，我们需要对代码进行相应的自测，确保功能正确性，通过编写单元测试是一个很好的自测实践，可以确保我们构件中的各个功能模块能够正常工作，满足预期的需求。这样就豁然开朗了，因为请求大模型场景中，消息是不断从服务端推送的，所以我们需要建立一个可迭代的可读流，上面的代码正是做了这样一层的封装。接下来，我们需要调用大模型服务的鉴权：本例子中，鉴权需要MD5的加密，因为之前的MD5文件是TS代码，现在我们让大模型把翻译成小程序需要的CMD模块。按照上面的步骤，我们获得了基于小程序的MD5加密工具文件。

上面指标有 2 万多行，要想分析完所有的数据，覆盖所有的标签值场景，人工来做是非常耗时间的，如果还想把其中的指标都梳理出来，汇总到思维导图中进行整理，光过程中的复制粘贴就会让人崩溃，更不用说，还要针对每一个指标分析其中的含义，标签的值等。未来，随着iFlyCode的持续迭代，将实现更加自动化的流程，进一步简化指标的处理和可视化工作，从而为APM建设带来更大的便利，提升团队的整体工作效率和运维能力。3. 【标签】中包含这个Prometheus指标所有的【标签项】，每个【标签项】包含【功能说明】和【示例】。