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WeChat Pay stellt das AI Toolkit 2.0 vor, das 9 Sprachen unterstützt und den Token-Verbrauch halbiert
WeChat Pay hat kürzlich das „AI Access Toolkit 2.0“ vorgestellt. Aufbauend auf der ursprünglichen Version vom April berücksichtigt diese Version das Feedback von Händlern und Entwicklern und bietet wesentliche Verbesserungen, die sich auf drei Schwerpunkte konzentrieren: Sicherheit, Effizienz und native Benutzerfreundlichkeit.
Das aktualisierte Toolkit unterstützt nun neun Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch und Japanisch, und verfügt über eine an die einzigartigen Geschäftskonzepte von WeChat Pay angepasste native Semantik. Diese Verbesserung hilft, Fehlinterpretationen durch direkte maschinelle Übersetzung zu vermeiden, sodass Entwickler weltweit die Integration nahtlos in ihrer Muttersprache vornehmen können.
Umfassende Erweiterung der Kernfunktionen
Die Wissensdatenbank wurde im neuen Toolkit erheblich erweitert. Sie deckt nun alle Produktkategorien von WeChat Pay ab, während sie in Version 1.0 noch auf Zahlungen und Gutscheine beschränkt war.
Darüber hinaus führt das Toolkit zwei neue KI-Funktionen ein: technische Experten und F&E-Experten auf Finanzniveau. Erstere bieten umfassende Frage-und-Antwort-Funktionen für die Szenarioauswahl, Prozessinterpretation und Fehlerdiagnose, während letztere den Code anhand von Sicherheitsstandards auf Finanzniveau überprüfen, um Entwicklern dabei zu helfen, potenzielle Schwachstellen zu vermeiden.
Effizienzsteigerungen und Kostensenkung
Um einen reibungslosen Entwicklungsablauf zu gewährleisten, enthält die neue Version eine dynamische CLI-Funktion zur Fehlerbehebung. Entwickler können den Status von Zahlungs- und Rückerstattungsaufträgen in Echtzeit mithilfe natürlicher Sprache überprüfen, ohne die Programmierumgebung verlassen oder sich im Händler-Backend anmelden zu müssen.
Zudem wurden alle Zeit- und Statusdiagramme in der Dokumentation in das Mermaid-Format konvertiert, wodurch sie besser mit verschiedenen großen Modellen kompatibel sind. Diese Änderung reduziert den gesamten Token-Verbrauch im Vergleich zum ursprünglichen HTML-Dokument um 50 % und senkt so effektiv den Ressourcenverbrauch.
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