在 Golang 中實現 JWT 令牌認證
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我們將選用同一個提示詞分別對ERNIE 4.0、Baichuan4 Turbo、Doubao 1.5 pro 256k模型進行試用對比。
提示詞
角色定位
你是一名資深技術文檔工程師，專注于企業級系統開發文檔撰寫，擅長將復雜技術架構轉化為專業且易理解的文檔
任務目標
生成《[CRM]技術白皮書》，面向技術決策者、開發團隊、系統實施顧問三類讀者群體
核心模塊
1. 技術架構設計
- 使用C4模型繪制架構圖：
? 上下文層：展示系統與外部平臺的數據交互（如ERP/BI）
? 容器層：拆解認證服務、規則引擎等核心組件
? 組件層：詳細描述關鍵模塊的代碼結構
- 附數據流程圖與UML交互圖
2. 功能實現原理
- 基礎功能模塊：賬戶體系/權限管理/工作流引擎
- 特色功能模塊：AI驅動功能（客戶意圖識別/智能推薦）
- 代碼示例：Java/Python雙版本核心代碼片段
3. 集成接口規范
- RESTful API設計規范
- 主流系統對接差異說明（如Salesforce/Zoho）
- Swagger接口文檔示例
4. AI/大數據組件實現
- 模型訓練參數（如BERT模型超參設置）
- 部署方案：TensorFlow Serving/Kubeflow對比
- 性能測試數據（準確率/響應速度）
5. 安全合規體系
- 數據加密方案（GDPR/HIPAA）
- 權限控制RBAC/ABAC模型
技術棧要求
- 后端架構：Spring Cloud/Dubbo微服務
- 數據存儲：MongoDB/ClickHouse選型
- 算法框架：PyTorch/TensorFlow服務化
文檔結構規范
1. 行業痛點分析（含競品方案對比）
2. 架構設計詳解（附圖表說明）
3. 部署指南（K8s配置參數）
4. 運維監控方案（Prometheus+Granfana儀表板）
5. 附錄：專業術語表/SQL優化案例
輸出要求
- 8000字左右技術文檔
- 技術參數用表格呈現，關鍵術語高亮
- 復雜流程用Mermaid圖表
- 代碼示例需包含主流語言實現
質量驗證
- 包含真實場景測試數據（如千萬級數據查詢優化）
- 提供系統性能基準測試報告
- 標注技術方案局限性及改進方向
> 本模板適配CRM/ERP/SCM等各類企業系統文檔生成，可根據具體系統特性調整模塊權重ERNIE 4.0（文心一言）是百度于2023年10月發布的旗艦級大語言模型，在理解、生成、邏輯和記憶四大核心能力上實現突破，綜合性能對標國際頂尖模型。該模型深度融合知識圖譜與多任務學習技術，支持128K tokens的長文本處理，并具備復雜中文歧義解析和數學推理能力。
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Baichuan4 Turbo是百川智能推出的高性能大模型優化版本，基于Baichuan4架構深度優化，在通用能力提升超過10%的同時推理成本下降85%。該模型采用PRI混合專家架構優化計算效率30%，支持多輪搜索、定向搜索等復雜場景。
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Doubao 1.5 Pro 256k是字節跳動于2025年1月推出的旗艦級大語言模型，基于稀疏MoE架構實現技術突破，支持256k tokens超長上下文窗口和12k tokens輸出長度，顯著提升復雜邏輯推理與長文本處理能力。
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| 文本生成模型 | 準確性 | 邏輯連貫性 | 專業性 |
| ERNIE 4.0 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★★ |
| Baichuan4 Turbo | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ |
| Doubao 1.5 pro 256k | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
● 腳本內容質量：通過知識增強技術實現高精度術語表達，在API文檔生成等場景能準確還原技術參數和接口規范，但對復雜代碼示例的生成存在符號轉義錯誤風險。
● 創意性：依賴預訓練語料的組合能力，生成模板化文檔的穩定性較強，但在跨領域知識融合的創新性解決方案輸出上稍顯保守。
● 邏輯連貫性：采用多任務學習框架保障章節銜接，但在超長文檔生成（如萬字級協議）時可能出現上下文引用斷層。
● 腳本內容質量：基于改進的Scaling Law技術顯著提升數據利用率，生成代碼注釋和用戶手冊時能平衡專業性與可讀性，對數學公式的LaTeX排版支持優于同類模型。
● 創意性：通過合成數據增強機制，在跨模態技術文檔（如圖文混排說明）中展現獨特的內容組織形式，支持流程圖與文本的協同生成。
● 邏輯連貫性：采用分段式強化訓練策略，在需求文檔的”背景-目標-方案”結構銜接上表現優異，但多層級目錄的嵌套邏輯偶爾混亂。
● 腳本內容質量：依托128K超長上下文窗口（實測支持256K）精準維護文檔全局一致性，在芯片架構說明書等復雜場景的錯誤率低于0.8%。
● 創意性：突破傳統文檔框架限制，可生成包含交互式代碼沙盒的教程設計，但對行業特定規范（如醫療設備文檔）的創新性適配較弱。
● 邏輯連貫性：通過動態注意力機制實現跨章節依賴管理，在API版本更新說明的場景中，能自動標注變更影響范圍并建立版本對比關系鏈。
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| 模型信息 | |||
| 型號名稱 | ERNIE 4.0 | Baichuan4 Turbo | Doubao 1.5 pro 256k |
| 描述 | ERNIE 4.0 是一款具有強大自然語言處理能力的大型語言模型。它采用多任務學習框架，能夠同時處理多種自然語言處理任務，如文本分類、情感分析、問答系統等。 | Baichuan4 Turbo是百川智能推出的一款高效、低成本的大模型。它在文本生成、知識問答、多語言處理等核心能力上相比Baichuan 4有顯著提升。 | Doubao 1.5 pro 256k 是字節跳動推出的豆包大模型的升級版本，基于稀疏 MoE 架構，性能杠桿達 7 倍，僅用稠密模型七分之一的參數量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理，輸出長度最大支持 12k tokens，在推理和創作任務中表現出色。 |
| 價格 | 80 | 85 | 82 |
| 免費試用 | N/A | 新注冊用戶免費贈送金80 元 | 50萬tokens |
| 輸入價格（緩存命中） | 0.004元/ 千tokens | 0.015元/千tokens | 5.00元/百萬tokens |
| 輸入價格（緩存未命中） | 0.004元/ 千tokens | 0.015元/千tokens | 5.00元/百萬tokens |
| 輸出價格 | 0.016元/ 千tokens | 0.015元/千tokens | 9.00元/百萬tokens |
| 基礎技術參數 | 82 | 85 | 80 |
| 輸入方式 | 文本 | 文本/語音 | 文本 |
| 輸出方式 | 文本 | 文本 | 文本 |
| 上下文長度(Token) | 3000 | 32k | 256k |
| 上下文理解 | 是 | 是 | 否 |
| 文檔理解 | 是 | 否 | N/A |
| 是否支持流式輸出 | 是 | 是 | 是 |
| 是否支持聯網搜索 | 是 | 是 | N/A |
| 是否開源 | 否 | 否 | 否 |
| 多模態支持 | 否 | 是 | N/A |
| 核心性能指標 | 86 | 82 | 85 |
| API可用性（近90天） | 99.88% | 99.92% | 99.96% |
| 并發數限制 | 40萬tokens/每分鐘 | 50萬tokens/分鐘 | 個人版：50-100/QPS 企業定制套餐可協商至 1000/QPS |
| 生成速度（字/秒） | 50-100字/秒 | 120-180字/秒 | N/A |
| 訓練數據量（參數） | 萬億token級別 | 1300億 | 4050億 |
以上是ERNIE 4.0、Baichuan4 Turbo、Doubao 1.5 pro 256k三款模型的基礎參數對比結果，
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上面我們重點講了3個服務商視頻腳本生成的效果，從腳本內容質量?、創意性、邏輯連貫性生成效果維度，我們首推ERNIE 4.0、Baichuan4 Turbo、Doubao 1.5 pro 256k對應的AI本文生成模型。
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