我去热饭的博客

上述过程中，我们需要做很多准备，比如数据库、比如后台管理页面、比如在哪设置http请求，比如前端vue也要把写死的公告变成变量等难题。接下来就是要去views.py中开发一个可以从数据库中拿出这条公共的函数 get_news：(注意上面的导入代码也不要省，全都要填好)1. 管理员通过django后台数据库管理页面，直接打开数据库中存放公告信息的表，添加最新一条公告。这里采用的是orm技术，是可以通过py文件操作数据库的技术，更简单方便了。执行后，代表这个数据库真实的开始生效了，这个公告表真实的创建好了。

打开这个组件，进行编辑如下：（代码来自于echarts官网建议我魔改后的，很好看但也比较复杂，大家可以直接复制，等之后后端功能实现后我们会把其中的一些数据变成变量通过接口获取，而其他诸如样式细节等大家可以不用浪费精力去深究）首选，需要先安装 echarts 插件。这个是专门用来画统计图的，比elementPlus自带的要专业很多。运行npm run serve后，访问http://localhost:8080/#/homenew。怎么样，现在我审美是不是上来不少了？

不过，目前我准备进行另一个尝试，就是把智能体安插在测试平台中，让智能体帮你去操控平台，新建项目，配置数据等等繁杂的工作，以后只要跟平台首页的智能体说一句，它就帮你办了。当然国内很多大企业都搞起了智能体，简单来说就是一个私有的AI对话模型，需要你自己去用自己的经验喂养升级，喂养好了，可以出租接口给别人用，也可以给自己当个工作助手。不难想象，如果智能体大火后，除了各大APP都添加了若干智能体机器人，甚至很有可能这社会的各层人士都人手一个，用来代替自己执行日常工作中的简单和重复无聊的部分任务。

4. AI预测类：测试排期预测、代码风险预测、脚本误报率预测、测试团队知识库文档沉淀后的内部问答助手等。1. AI辅助测试：生成用例、生成脚本、自动优化维护、自动跳转、测试范围统计等。2. 测试AI模型：基础功能、AI功能、自定义AI功能等智能体测试。3. AI简历优化：针对测试行业的简历进行AI+算法的优化平台。

毕竟智能体这个东西，慢慢可是要普及到各个软件中的，哪怕你的公司很小，但是有天领导弄了一个AI智能体进去了，安排你进行测试，你便可以据此测试点脑图，开拓思维，按部就班的走测试流程，省掉你好多脑细胞和头发呢。因为我们普通人并非大模型的开发者，也接触不到内部的项目代码，所以第二点，我们虽然知道原理，但无法进行分层测试，或者说标准流程中的集成测试、灰盒测试、单元测试、白盒测试等等。2. 开发角度进行测试，考虑的是内部节点，数据来源，筛选整理，模型训练和使用等专业问题，考虑的是开发角度。好了，吐槽结束，开始正文。

一些简单的问题等等都可以回答的不错，底层用的混元大模型。包括但不限于回答内容准确性，问题理解力，法律，民俗，自然科学，数学，语文，外语，物理化学生物，各种要求，暴力测试，引导偏向等等角度进行测试。（用普通用户的角度来访问对外链接，发现目前第一大部分的功能都挺正常的，我设置的这些开场语都可以正常展示和点击，当然，我没有进行无效等价类/边界值等测试哦~）包括创建、编辑、体验、发布、保存、对话效率等等基础功能的测试，我想，这些功能应该没有太多bug，也并非咱们这个系列讨论的重点。于是我就不测这第一种了。

（注意，这里尽量不要盗版，之后国内这些母体资料可能会有查重和检测，也就是你利用别人的公开文章进行训练售卖，属于商业行为，恐怕要出事。而且如果都去使用那些公共的资料，那所有人创作的智能体都几乎一个水平了，那也就没啥特殊的，还怎么获得用户特别的青睐呢？这里要特别说明一下，目前据我观察，各个大企业的智能体设计并不一致，只有腾讯元器是用插件+知识库+工作流 三项合一的。这里可以发现，腾讯赠送了我1亿的token额度，初步估计可以使用几百万次对话吧~ 而且可以看到底层使用的【Hunyuan】，也就是混元大模型。

举个例子，我是一个测试开发专家，我发现gpt的大模型对很多问题的回答都非常皮毛和浅薄，毕竟gpt都是学习网络上那些已经频繁出现、公认的问题和回答，而太专业太冷门高深的知识根本不懂。于是，我想把我自己的知识和经验融入进去，却发现大模型根本不吃，一个问题要是没有几万次的训练根本无法影响到内部的节点，问了一万次并纠正，别人一问还是错的。我现在给你们说，chat-GPT大家都知道是啥，国内的诸如文心，混元等优秀自然语言模型，都可以给你进行对话，解答你的一些疑问。但是这个东西，个人做的，团队做的，企业也做的。

一些跟资产网购有关的功能，可能因为法律关系，界定纠纷无先例等问题，仍然不敢使用AI下单等危险功能，最多就是使用一些智能推荐，但一些平台的问答AI则是风风火火的起来了。提前说一下：目前因为相关技术并不成熟和可靠，所以我并没有发现太多APP引用了AI功能，但我们也正好趁此机会提前学习和研究测试方法，以便之后临危不惧，做到未雨绸缪。省钱导购类：帮你搜索和计算各大商城的优惠卷/返利的，然后计算出最省钱的购买方式和流程，或者内置的智能凑满减等。旅程安排：根据用户描述需求，自动安排合理的路线、景点、和车票、住宿等。

我们在简单理解这个这个工具和使用后，就要开始对它进行二次开发，改造出更多原本不具有的额外功能了。需要注意的是：必须是Windows系统，并且只能走国外官网的源，国内镜像是没有收录的。4. 获取更多聊天信息，也就是会自动上划加载旧聊天：LoadMoreMessage()实际原理非常简单，但能做到如此适应强，报错低，速度快，结构合理的开源框架，少之又少。全部功能十个左右，但上述五个是最常用的，用好了就已经可以实现90%你的需求了。上述脚本，就是一个最初的例子。欢迎继续关注哦~ 有问题请留言。

那时候你就明白，任何事务其实并没有所谓的界限，你每天都在成长，过了很久你觉得自己没有学会，但是相比较第一天的你，你已经是个大佬了其实。这世界上，没有什么技术是你专心下去仍然无法入门的，如果有，那这种技术就不合格，也不会传播推广开，早就憋死在摇篮了。土话系列您可放心收看，不会有任何超出你认知的过于专业术语和名词，哪怕您python水平只有个基础，只会打开pycharm那种幼鸟级别，也足够跟着本教程制作出属于自己的AI本地化小模型，用于解决您的实际工作需要，也让未来AI大潮到来后，您不再是个门外汉围观者。