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WeChat Pay presenta el kit de herramientas de IA 2.0, compatible con nueve idiomas y que reduce a la mitad el uso de tokens
WeChat Pay ha presentado recientemente el AI Access Toolkit 2.0. Partiendo de la versión original lanzada en abril, esta nueva versión incorpora los comentarios de los comerciantes y desarrolladores, con importantes mejoras centradas en tres prioridades: seguridad, eficiencia y fluidez nativa.
El kit de herramientas actualizado admite ahora nueve idiomas, entre ellos el chino, el inglés y el japonés, y ha adaptado la semántica nativa a los conceptos empresariales propios de WeChat Pay. Esta mejora ayuda a evitar interpretaciones erróneas derivadas de la traducción automática directa, lo que permite a los desarrolladores de todo el mundo integrar la herramienta a la perfección en su idioma nativo.
Ampliación integral de las capacidades principales
La base de conocimientos se ha ampliado considerablemente en el nuevo kit de herramientas. Ahora abarca todas las categorías de productos de WeChat Pay, frente a los pagos y cupones de la versión 1.0.
Además, el kit de herramientas introduce dos nuevas capacidades de IA: expertos técnicos y expertos en I+D de nivel financiero. Los primeros ofrecen un servicio integral de preguntas y respuestas para la selección de escenarios, la interpretación de procesos y el diagnóstico de fallos, mientras que los segundos revisan el código según los estándares de seguridad de nivel financiero para ayudar a los desarrolladores a evitar posibles vulnerabilidades.
Aumento de la eficiencia y reducción de costes
Para mantener un flujo de desarrollo constante, la nueva versión incluye una función de resolución dinámica de problemas mediante la interfaz de línea de comandos (CLI). Los desarrolladores pueden comprobar el estado de los pedidos de pago y reembolso en tiempo real utilizando lenguaje natural, sin salir del entorno de programación ni tener que iniciar sesión en el backend del comerciante.
Además, todos los diagramas de temporización y estado de la documentación se han convertido al formato Mermaid, lo que los hace más compatibles con diversos modelos de gran tamaño. Este cambio reduce el consumo total de tokens en un 50 % en comparación con el documento HTML original, lo que reduce de forma efectiva el uso de recursos.
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