文心一言代码协助能力使用体验,这篇博客基本上就是文心一言帮忙写的,素材是我和文心一言的对话,国产大语言模型确实取得了巨大的成就,在和文心一言对话的过程中感到未来已来,确实和之前的自动问答机器人不一样。对于文心一言之类的大语言模型能否取代程序员为企业完成业务代码,我进行了多次代码能力的测试,先来个总结:
我认为文心一言是一个有用的工具,它可以作为程序员的得力助手。然而,在关键的代码环节,文心一言并不能完整无漏洞的实现需求,我们仍需要依靠程序员自己的经验和技能来完成任务。毕竟,机器和人之间还是存在一定的差异的。希望文心一言未来能够在这方面做出更多的优化和提升,让我们拭目以待吧。
文心一言的自我介绍:
问:文心一言的简介,重点介绍它的代码能力
答:文心一言(ERNIE Bot)是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品,具有代码生成能力,能够理解和生成自然语言文本,并能够根据用户提出的问题或需求,提供具有逻辑清晰、代码完整、可执行性强的高质量代码解决方案。
文心一言的代码能力主要体现在以下几个方面:
总之,文心一言的代码能力比较强大,能够为程序员提供全方位的帮助,大大提高开发效率和质量。
我们以一个实际的应用场景为例,探讨了如何实现缓存数据(如库存)Redis 和数据库的数据一致性。
对话如下:
**问:**帮我写一个Java demo,实现缓存数据(如库存)的redis和数据库的数据一致性
**答:**以下是一个使用Spring Boot和Redis实现缓存数据一致性的Java demo。我们将使用库存作为示例数据,将其存储在Redis和数据库中,并实现两者之间的一致性。
首先,我们需要在pom.xml文件中添加Spring Boot和Redis的依赖:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
接下来,我们创建一个名为Inventory的实体类,用于存储库存信息:
@Entity
public class Inventory {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
private Long id;
private String productId;
private int quantity;
// getters and setters
}
然后,我们创建一个名为InventoryRepository的JpaRepository,用于与数据库交互:
public interface InventoryRepository extends JpaRepository<Inventory, Long> {
}
接下来,我们创建一个名为InventoryService的实现类,用于与Redis交互:
@Service
public class InventoryService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public void addToInventory(String productId, int quantity) {
// 从Redis中获取库存数量,如果存在则累加,否则从数据库中获取库存数量并累加
String key = "inventory:" + productId;
String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (value != null) {
int existingQuantity = Integer.parseInt(value);
quantity += existingQuantity;
} else {
Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(productId);
if (inventory != null) {
quantity += inventory.getQuantity();
} else {
// 如果库存不存在,则从数据库中插入一条新的库存记录
Inventory newInventory = new Inventory();
newInventory.setProductId(productId);
newInventory.setQuantity(quantity);
inventoryRepository.save(newInventory);
}
}
// 将更新后的库存数量存入Redis中
redisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(quantity));
}
}
在上述代码中,我们使用StringRedisTemplate
来操作Redis,并实现了addToInventory
方法来将库存数量累加到Redis和数据库中。如果库存数量已经存在于Redis中,则直接累加;否则从数据库中获取库存数量并累加。如果库存不存在,则从数据库中插入一条新的库存记录。最后,将更新后的库存数量存入Redis中。
需要注意的是,为了保证缓存数据的一致性,我们需要使用事务来包裹对Redis和数据库的操作。具体实现可以参考Spring Boot和Redis的官方文档。
redis数据一致性的问题是计算机软件经典问题,不像是1+1=2,这个问题并没有标准答案,我期望文心一言能够从各种角度分析问题所在,并给出多种解决方案,以及每种方案的优劣。但是文心一言直接给出了一个“标准答案”,但是好像并没有理解我的问题,仅仅给出一个一个redis更新数据的案例,与我的问题八竿子打不着,所以我直接指出问题继续提问:
问:上面生成的代码,仅仅更新了redis中的库存变量,但是库存的更改也应该同时修改数据库中的数据,并且保证redis和数据库的一致性。请对上面的代码进行优化
答:为了确保Redis和数据库的一致性,你可以使用以下方法来优化上面的代码:
使用事务:将Redis和数据库的操作包含在同一个事务中,以确保它们要么全部成功执行,要么全部回滚,从而保持数据的一致性。 使用数据库触发器:在数据库中创建一个触发器,当库存发生更改时自动更新Redis中的对应数据。这样,每次库存发生更改时,数据库将自动同步更新Redis中的数据。下面是一个使用Spring Boot和Redis实现缓存数据一致性的优化后的Java demo:
首先,我们需要在pom.xml文件中添加Spring Boot和Redis的依赖:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
接下来,我们创建一个名为Inventory的实体类,用于存储库存信息:
@Entity
public class Inventory {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
private Long id;
private String productId;
private int quantity;
// getters and setters
}
然后,我们创建一个名为InventoryRepository的JpaRepository,用于与数据库交互:
public interface InventoryRepository extends JpaRepository<Inventory, Long> {
}
接下来,我们创建一个名为InventoryService的实现类,用于与Redis交互:
@Service
public class InventoryService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private InventoryRepository inventoryRepository;
@Transactional // 使用事务来确保数据一致性
public void addToInventory(String productId, int quantity) {
// 更新Redis中的库存数量
redisTemplate.opsForValue().increment(productId, quantity);
// 更新数据库中的库存数量
Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(productId);
if (inventory != null) {
inventory.setQuantity(inventory.getQuantity() + quantity);
inventoryRepository.save(inventory);
} else {
// 如果库存不存在,则从数据库中插入一条新的库存记录
Inventory newInventory = new Inventory();
newInventory.setProductId(productId);
newInventory.setQuantity(quantity);
inventoryRepository.save(newInventory);
}
}
}
在上述代码中,我们使用了@Transactional
注解来确保将Redis和数据库的操作包含在同一个事务中。在addToInventory
方法中,我们首先使用redisTemplate
的opsForValue().increment
方法来更新Redis中的库存数量。然后,我们根据库存是否存在来更新数据库中的库存数量。如果库存存在,则将库存数量累加并保存到数据库中;如果库存不存在,则插入一条新的库存记录。最后,inventoryRepository.save()
方法会自动提交事务,确保Redis和数据库的数据一致性。
上面的代码完全没有解决问题,我继续追问:
问:如我直言,上述的addToInventory方法并没有保证数据库和redis数据一致性,如果inventoryRepository.save()执行失败,数据库事务回滚,但是redis的事务并不会回滚,数据没有一致性
答:您是对的,上述代码中的addToInventory
方法并不能完全保证数据库和Redis数据的一致性。如果inventoryRepository.save()
执行失败,数据库事务会回滚,但Redis事务并不会回滚,这就可能导致数据不一致的情况。
为了解决这个问题,我们可以使用分布式事务来确保数据库和Redis数据的一致性。具体来说,我们可以使用一个事务管理器来协调数据库和Redis的事务,以确保它们要么全部成功,要么全部回滚。
在Spring Boot中,可以使用@Transactional
注解和事务管理器来实现分布式事务。下面是一个使用Spring Boot实现数据库和Redis数据一致性的优化后的Java demo:
首先,我们需要在pom.xml文件中添加Spring Boot和Redis的依赖:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
接下来,我们创建一个名为Inventory的实体类,用于存储库存信息:
@Entity
public class Inventory {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
private Long id;
private String productId;
private int quantity;
// getters and setters
}
然后,我们创建一个名为InventoryRepository的JpaRepository,用于与数据库交互:
public interface InventoryRepository extends JpaRepository<Inventory, Long> {
}
接下来,我们创建一个名为InventoryService的实现类,用于与Redis交互:
@Service
public class InventoryService {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private InventoryRepository inventoryRepository;
@Autowired
private PlatformTransactionManager transactionManager; // 事务管理器
@Transactional // 使用事务来确保数据一致性
public void addToInventory(String productId, int quantity) {
// 更新Redis中的库存数量
redisTemplate.opsForValue().increment(productId, quantity);
// 更新数据库中的库存数量
Inventory inventory = inventoryRepository.findByProductId(productId);
if (inventory != null) {
inventory.setQuantity(inventory.getQuantity() + quantity);
inventoryRepository.saveAndFlush(inventory); // 使用saveAndFlush方法确保数据立即写入数据库
} else {
// 如果库存不存在,则从数据库中插入一条新的库存记录
Inventory newInventory = new Inventory();
newInventory.setProductId(productId);
newInventory.setQuantity(quantity);
inventoryRepository.saveAndFlush(newInventory); // 使用saveAndFlush方法确保数据立即写入数据库
}
// 提交事务,如果发生异常则回滚事务,确保数据一致性
try {
transactionManager.commit(transactionStatus()); // 手动提交事务,需要注意要在try块中执行此操作,以确保如果发生异常可以回滚事务
} catch (Exception e) {
transactionManager.rollback(transactionStatus()); // 如果发生异常则回滚事务,确保数据一致性
throw e; // 重新抛出异常,以便调用方可以处理异常情况
}
}
}
在上述代码中,我们添加了一个transactionManager
字段,该字段是一个PlatformTransactionManager
类型的对象,用于协调数据库和Redis的事务。在addToInventory
方法中,我们首先使用redisTemplate
的opsForValue().increment
方法来更新Redis中的库存数量。然后,我们根据库存是否存在来更新数据库中的库存数量。在更新完数据库后,我们使用try-catch
块来手动提交和回滚事务。如果发生异常,我们将回滚事务以确保数据一致性。如果没有异常发生,我们将提交事务。通过这种方式,我们可以确保数据库和Redis的数据一致性。
我连续指正两次问题,但是文心一言还是没有get到点,文心一言的知识储备是没有问题,代码本身也是可以运行,对于方法的封装、代码风格都是可圈可点,只是没有解决问题。
在与文心一言的对话中,我发现它能够生成一些经典的代码案例,这些代码案例可以解决一些常见的问题。然而,当面对一些复杂的需求时,我发现文心一言的代码能力存在一些局限性。
尽管文心一言生成的代码能够接近需求,但仍然存在一些漏洞。例如,在我们的例子中,当数据库事务回滚时,Redis 的修改并不会被回滚,这导致数据一致性问题。
我向文心一言指出了这个问题,并期待它能够进行优化。然而,在我进行第二次测试时,我发现文心一言的代码仍然存在问题。尽管在一定程度上进行了优化,但问题依然没有得到解决。
尽管文心一言在某些方面表现出色,但它并不能完全理解需求,这导致生成的代码存在一些问题。这可能是因为文心一言的知识储备主要来自于以往的案例,而无法像人类程序员那样理解和解决新的问题。
综上所述,文心一言具有一定的优势,它可以为程序员提供一定的帮助,例如查询知识、解决常见问题等。然而,它并不能完全取代程序员本身。因为计算机世界充满了不断发现和解决问题,而网络上的案例质量参差不齐。因此,对于生成的代码,程序员仍需谨慎审查,以确保代码的质量和可靠性。