基于云開(kāi)發(fā)框架接入ChatGPT的新零售電商平臺(tái)研究與實(shí)現(xiàn)

王晨 李海洋 王彩霞

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.01.003

收稿日期：2023-05-26

摘? 要：文章從現(xiàn)實(shí)需求出發(fā)，分析傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品銷售平臺(tái)存在的弊端及其原因，提出了基于云開(kāi)發(fā)框架接入人工智能服務(wù)ChatGPT的新零售電商平臺(tái)，圍繞農(nóng)產(chǎn)品底層營(yíng)銷需求對(duì)平臺(tái)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。在開(kāi)發(fā)載體上采用國(guó)內(nèi)使用頻率較高的微信小程序，軟件技術(shù)上采用云開(kāi)發(fā)框架uniCloud，避免傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)中服務(wù)器配置及平臺(tái)適配問(wèn)題，并結(jié)合微服務(wù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)功能服務(wù)組件化，同時(shí)結(jié)合ChatGPT-4人工智能技術(shù)，針對(duì)用戶需求提供人性化解決方案。測(cè)試結(jié)果表明，平臺(tái)可以滿足高并發(fā)場(chǎng)景，支持農(nóng)產(chǎn)品的新零售模式，有力地促進(jìn)了農(nóng)業(yè)電商的蓬勃發(fā)展。

關(guān)鍵詞：云開(kāi)發(fā)框架；新零售；微服務(wù)架構(gòu)；人工智能；小程序；農(nóng)業(yè)電商

中圖分類號(hào)：TP311? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2024）01-0012-05

Research and Implementation of a New Retail E-commerce Platform Connecting to ChatGPT Based on Cloud Development Framework

WANG Chen1， LI Haiyang2， WANG Caixia1

（1.School of Computer Science and Software Engineering， University of Science and Technology Liaoning， Anshan? 114051， China; 2.School of Electronic and Information Engineering， University of Science and Technology Liaoning， Anshan? 114051， China）

Abstract： Starting from practical needs， this paper analyzes the drawbacks and reasons of traditional agricultural product sales platforms， and proposes a new retail E-commerce platform connecting to artificial intelligence service ChatGPT? based on cloud development framework. The platform architecture is designed around the underlying marketing needs of agricultural products. It uses WeChat mini programs， which are commonly used in China， as the development medium， and the cloud development framework uniCloud as the software technology to avoid server configuration and platform adaptation issues in traditional development. It combines the microservices architecture to achieve componentization of various business functions and services. At the same time， it combines ChatGPT-4 artificial intelligence technology to provide humanized solutions for user needs. The test results show that the platform can meet high concurrency scenarios， support new retail modes for agricultural products， and effectively promote the vigorous development of agricultural E-commerce.

Keywords： cloud development framework; new retail; microservice architecture; artificial intelligence; mini program; agricultural E-commerce

0? 引? 言

農(nóng)產(chǎn)品具有生長(zhǎng)時(shí)令性、生產(chǎn)周期長(zhǎng)、容易受氣候等外部環(huán)境影響、保質(zhì)期短等特性[1]，農(nóng)產(chǎn)品銷售問(wèn)題一直困擾廣大農(nóng)戶。在互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代背景下，各地大力發(fā)展農(nóng)業(yè)信息化，上線農(nóng)產(chǎn)品銷售平臺(tái)，然而推廣效果較差，并未真正改變農(nóng)產(chǎn)品的交易模式[2，3]。

分析其原因主要有以下幾點(diǎn)：一是現(xiàn)有電商平臺(tái)阻礙推廣，地方政府開(kāi)發(fā)的多數(shù)為原生應(yīng)用（Native App），然而當(dāng)下客戶流量被各大主流平臺(tái)壟斷，無(wú)疑觸犯了其商業(yè)利益。二是Native App操作邏輯復(fù)雜，超出了大部分國(guó)內(nèi)農(nóng)戶的信息技術(shù)認(rèn)知水平，農(nóng)戶很難真正掌握。三是各大電商平臺(tái)只注重特定農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域，雖有實(shí)際突破[4]，但其信息化福利并不能真正惠及廣大農(nóng)戶。

本文從農(nóng)戶實(shí)際需求出發(fā)進(jìn)行業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，采用國(guó)內(nèi)主流應(yīng)用微信小程序作為開(kāi)發(fā)載體，接入當(dāng)前熱門(mén)人工智能技術(shù)ChatGPT-4為農(nóng)戶的不同需求規(guī)劃解決方案。實(shí)際測(cè)試中，本文設(shè)計(jì)的基于云開(kāi)發(fā)框架接入ChatGPT的新零售電商平臺(tái)，從功能服務(wù)與軟件性能上均滿足當(dāng)下農(nóng)戶對(duì)于銷售渠道智能信息化的需求。

1? 電子商務(wù)平臺(tái)總體架構(gòu)

典型的電子商務(wù)平臺(tái)構(gòu)成基本要素[5]為：交易主體、交易客體、需求適配、交易物流、售后服務(wù)等過(guò)程。農(nóng)產(chǎn)品交易過(guò)程存在不確定性、不規(guī)范性、真實(shí)性強(qiáng)、小規(guī)模等特點(diǎn)，不能依照傳統(tǒng)以交易主體規(guī)范化、三方評(píng)價(jià)監(jiān)督的體系進(jìn)行交易平臺(tái)設(shè)計(jì)。本文以農(nóng)戶個(gè)人為組織主體[6]，通過(guò)線上線下?tīng)I(yíng)銷模式搭配人工智能給出優(yōu)秀方案，讓程序充分發(fā)揮靈活性、精準(zhǔn)性、便捷性，強(qiáng)化營(yíng)銷應(yīng)用性與時(shí)效性，以拓寬銷售出路。

1.1? 系統(tǒng)功能業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)

新零售是指以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過(guò)大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)服務(wù)，對(duì)商品生產(chǎn)、流通、銷售進(jìn)行底層改造，形成零售生態(tài)結(jié)構(gòu)和生態(tài)圈[7]。當(dāng)下流行的農(nóng)產(chǎn)品電商體系主要是O2O和B2C兩種營(yíng)銷模式[8]，但業(yè)務(wù)主體不同，難以真正實(shí)現(xiàn)深度融合。本文基于C2C+O2O新零售理念，打造具備現(xiàn)代零售能力的農(nóng)戶主體，并基于此添加人工智能服務(wù)設(shè)計(jì)功能架構(gòu)，其主要業(yè)務(wù)創(chuàng)新點(diǎn)如下：

1）本文創(chuàng)新設(shè)計(jì)了結(jié)合C2C（Consumer To Consumer）模式的農(nóng)戶個(gè)人品牌電商業(yè)務(wù)及其配套功能，個(gè)人與個(gè)人之間的電子商務(wù)模式。對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品而言具備天然、原生態(tài)的優(yōu)質(zhì)屬性，符合市場(chǎng)消費(fèi)需求，通過(guò)平臺(tái)業(yè)務(wù)以形成穩(wěn)定的微營(yíng)銷渠道，適應(yīng)小農(nóng)生產(chǎn)模式。

2）本文又為平臺(tái)引入O2O（Online To Offline）模式下的同城模式及配套功能，線下商務(wù)同互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來(lái)，線上展示作為線下交易的流量入口。對(duì)于農(nóng)戶而言，依靠O2O平臺(tái)可以使產(chǎn)品更具黏性、擴(kuò)大消費(fèi)者消費(fèi)意愿、提高交易流動(dòng)性、及時(shí)更新產(chǎn)品信息來(lái)謀取最大利益。對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)可以獲得更全面的、更及時(shí)、更豐富的產(chǎn)品資訊，使購(gòu)物更便捷、更高效，提升使用滿意度。

3）程序接入當(dāng)下爆火的人工智能技術(shù)ChatGPT。它可以全天候運(yùn)行，在任何時(shí)間對(duì)用戶查詢提供即時(shí)的、高滿意度的智能答復(fù)。這可以幫助吸引更多用戶，節(jié)省企業(yè)的時(shí)間和資源，同時(shí)提升用戶體驗(yàn)和企業(yè)收益。它還可以通過(guò)分析用戶數(shù)據(jù)和消費(fèi)趨勢(shì)，為平臺(tái)提供營(yíng)銷策略和方案，幫助平臺(tái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，提高轉(zhuǎn)化率。

以上需求對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)功能為：同城模塊、個(gè)人中心模塊及智能查詢模塊。結(jié)合傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)電商平臺(tái)的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)需求、功能業(yè)務(wù)需求進(jìn)行系統(tǒng)功能業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)，基于云開(kāi)發(fā)框架接入ChatGPT的新零售電商平臺(tái)功能架構(gòu)圖如圖1所示。

1.2? 微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

軟件架構(gòu)從最初的單體架構(gòu)發(fā)展到分布式架構(gòu)，再到目前面向服務(wù)組件化的微服務(wù)架構(gòu)，更加適應(yīng)了業(yè)務(wù)需求的動(dòng)態(tài)變化[9]。微服務(wù)是指可以獨(dú)立完成一個(gè)功能的服務(wù)組件，微服務(wù)可以獨(dú)立進(jìn)行開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署等流程，且具備高復(fù)用、易于拓展、高并發(fā)等特性[10]。本文通過(guò)微服務(wù)架構(gòu)去中心化，深入分析功能模塊的微服務(wù)，力求實(shí)現(xiàn)功能模塊高內(nèi)聚低耦合的設(shè)計(jì)規(guī)范并結(jié)合云框架、容器等技術(shù)，提高服務(wù)的伸縮性以實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的快速部署和修正[11]。

本文從系統(tǒng)的功能業(yè)務(wù)進(jìn)行深度分析，將平臺(tái)服務(wù)功能分為各個(gè)微服務(wù)組件，分別是：商品展示、智能查詢、同城速達(dá)、個(gè)人詳情、移動(dòng)支付、用戶中心、購(gòu)物車、訂單管理、后臺(tái)管理，每個(gè)組件負(fù)責(zé)為系統(tǒng)提供相應(yīng)的功能服務(wù)。平臺(tái)具體搭建采用微服務(wù)架構(gòu)和經(jīng)典三層模式（視圖層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問(wèn)層）。架構(gòu)設(shè)計(jì)圖如圖2所示。

2? 電子商務(wù)平臺(tái)具體設(shè)計(jì)

基于云開(kāi)發(fā)框架接入ChatGPT的新零售平臺(tái)基本功能包括智能查詢、用戶信息管理、同城定位詳情、可視化頁(yè)面展示、后臺(tái)數(shù)據(jù)管理、頁(yè)面監(jiān)控等功能，基于uni-app開(kāi)發(fā)的項(xiàng)目具備良好的跨端性能[12]，可以方便地移植到其他系統(tǒng)，下文從技術(shù)層面介紹平臺(tái)的具體設(shè)計(jì)。

2.1? 視圖層的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

頁(yè)面視圖層（User Interface）是將獲取到的數(shù)據(jù)提供給可視化界面并直接同用戶交互的設(shè)計(jì)層。本文采用前后端分離的設(shè)計(jì)架構(gòu)，前端使用三大流行框架之一的Vue.js，利用其自底向上的設(shè)計(jì)特性漸進(jìn)式開(kāi)發(fā)，結(jié)合Element UI組件庫(kù)豐富平臺(tái)樣式。Vue是基于MMVM（Model-View-ViewModel）模型的框架，避免原生DOM（Virtual DOM）操作，依賴于視圖模型，只需聲明頁(yè)面同模板的關(guān)系就可解決數(shù)據(jù)的單向綁定、異步刷新、維護(hù)困難等弊端。頁(yè)面數(shù)據(jù)更新由Diff算法和虛擬DOM模式共同完成，只把變化的DOM節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重新編譯更新，可極大降低變更真實(shí)DOM的頻率，優(yōu)化渲染，提高用戶體驗(yàn)。且Vue.js支持模塊組件化開(kāi)發(fā)，每一個(gè)封裝好的Vue組件可以單獨(dú)實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能，可以支持微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，而且組件之間互不干擾，每個(gè)組件獨(dú)立進(jìn)行開(kāi)發(fā)與拓展，組件間的通信由路由組件總體負(fù)責(zé)，極大降低設(shè)計(jì)復(fù)雜度。

電商平臺(tái)頁(yè)面主要為：智能查詢、登錄模塊、用戶中心、訂單管理、同城發(fā)現(xiàn)等模塊。頁(yè)面視圖層負(fù)責(zé)同用戶的直接交互，其主要交互過(guò)程如圖3所示，具體為：

1）智能查詢模塊是程序的特色所在。傳統(tǒng)模式下農(nóng)戶對(duì)線上銷售模式不了解以及不知如何規(guī)劃出售方案可能導(dǎo)致產(chǎn)品滯銷等問(wèn)題，此時(shí)接入ChatGPT的查詢模塊可以結(jié)合農(nóng)戶具體的需求為其提供定制的解決方案。近年來(lái)，ChatGPT的應(yīng)用范圍也逐漸擴(kuò)大，包括寫(xiě)作、翻譯、搜索、情感分析等多個(gè)領(lǐng)域都已經(jīng)開(kāi)始嘗試使用ChatGPT來(lái)協(xié)助完成任務(wù)。

2）賬號(hào)登錄時(shí)對(duì)用戶進(jìn)行身份驗(yàn)證。用戶驗(yàn)證對(duì)于系統(tǒng)安全性極為重要，只有客戶端正確輸入用戶名和密碼才能進(jìn)入程序請(qǐng)求服務(wù)。用戶注冊(cè)時(shí)的密碼，采用SHA-1自動(dòng)加密，非明文存儲(chǔ)密碼到數(shù)據(jù)庫(kù)，SHA-1是不可逆加密方式，相較于MD5強(qiáng)度更高。依賴于SHA-1的不可逆加密，即使數(shù)據(jù)庫(kù)或者密鑰丟失也無(wú)法破解密碼。

3）用戶中心模塊進(jìn)行個(gè)性化信息設(shè)置，對(duì)于買(mǎi)家而言主要設(shè)置其收貨信息、產(chǎn)品偏愛(ài)，對(duì)于農(nóng)戶而言可以展示農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)流程。農(nóng)戶在個(gè)人中心通過(guò)調(diào)用商家注冊(cè)接口上傳個(gè)人信息，存儲(chǔ)到云數(shù)據(jù)表UserInfo中。信任是交易的前提，農(nóng)戶通過(guò)個(gè)人品牌打造出本地化的營(yíng)銷生態(tài)，構(gòu)建自身的微營(yíng)銷的生態(tài)圈，通過(guò)展示平臺(tái)讓客戶所見(jiàn)即所得，提高客戶信任度。

4）同城模塊主要負(fù)責(zé)開(kāi)啟定位功能，實(shí)現(xiàn)線上線下一體化門(mén)戶的效果，讓周邊用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)。系統(tǒng)通過(guò)微信小程序提供的uni.getLocation（OBJECT）實(shí)現(xiàn)定位功能，獲取實(shí)時(shí)經(jīng)緯信息，并進(jìn)行解析，返回具體的街道信息。同城模塊便于用戶快速發(fā)現(xiàn)興趣產(chǎn)品，通過(guò)線上支付，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)可解決煩瑣的買(mǎi)賣工作。對(duì)于農(nóng)戶而言則是提供本地服務(wù)整合平臺(tái)，提高用戶黏度，持久保持銷量。

5）訂單管理模塊負(fù)責(zé)訂單狀態(tài)變化及底層數(shù)據(jù)操作，業(yè)務(wù)邏輯比較復(fù)雜，是系統(tǒng)管理的核心樞紐。農(nóng)戶在訂單管理模塊可以看到訂單狀態(tài)、交易金額、物流信息，對(duì)于同城訂單，農(nóng)戶通過(guò)平臺(tái)可直接溝通買(mǎi)家，進(jìn)行位置發(fā)送或者同城配送。

2.2? 業(yè)務(wù)處理層設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

業(yè)務(wù)處理層是結(jié)合頁(yè)面視圖層的請(qǐng)求向數(shù)據(jù)訪問(wèn)層提交處理數(shù)據(jù)。本文采用云開(kāi)發(fā)模式，云開(kāi)發(fā)是為了以最小的資源支持最大數(shù)量的用戶和彈性服務(wù)。uniCloud是基于serverless封裝的云服務(wù)器，包含laaS（Infrastructure as a Service）層和PaaS（Platform as a Service）層。相較于傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)，此模式的優(yōu)點(diǎn)是不依賴于具體的服務(wù)器硬件，通過(guò)龐大的Serverless資源池保證大量服務(wù)進(jìn)程的正常運(yùn)作，解決了傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)中配置代理、高并發(fā)擴(kuò)容、難以應(yīng)對(duì)DDOS攻擊、運(yùn)維煩瑣等弊端。

2.2.1? 處理業(yè)務(wù)功能請(qǐng)求

本文基于組件化開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)各個(gè)功能組件及其配套的云函數(shù)，不同的組件模塊對(duì)應(yīng)不同的邏輯處理模塊，提供功能微服務(wù)[13]，業(yè)務(wù)層通過(guò)云函數(shù)響應(yīng)客戶端的request請(qǐng)求，Serverless調(diào)度中心分析進(jìn)程情況，并分配對(duì)應(yīng)實(shí)例來(lái)響應(yīng)請(qǐng)求。

傳統(tǒng)電商平臺(tái)一直存在質(zhì)量不高、人工客服工作量大、效率低下的弊病，若能解決此問(wèn)題，相信平臺(tái)將成為用戶的不二選擇。ChatGPT的誕生讓解決這些問(wèn)題成為可能，本文使用ChatGPT來(lái)自動(dòng)生成客戶回復(fù)，解決常見(jiàn)問(wèn)題等，以提高客戶服務(wù)效率和質(zhì)量。下文重點(diǎn)介紹智能查詢及其配套功能的業(yè)務(wù)處理流程。

智能查詢依賴于通過(guò)uni-ai庫(kù)配置自己在AI廠商處申請(qǐng)的API Key和代理，在頁(yè)面層請(qǐng)求查詢服務(wù)時(shí)，只需把私有數(shù)據(jù)按指定格式提交到自己的uniCloud服務(wù)空間，就可以自動(dòng)把這些最新的、私有的知識(shí)加入到AI的回答中。智能查詢模塊為農(nóng)戶提供了優(yōu)秀的規(guī)劃方案，只需要搜索提問(wèn)就可完成原本需要搜集大量資料，規(guī)劃很久的問(wèn)題。

在云函數(shù)或云對(duì)象中編寫(xiě)如下代碼：

// 不指定provider

const llm = uniCloud.ai.getLLMManager（）

// 指定openai，需自行配置相關(guān)key，以及中轉(zhuǎn)代理服務(wù)器

const openai = uniCloud.ai.getLLMManager（{

provider： 'openai'，

apiKey：'your key'，

proxy：'www.yourdomain.com' //也可以是ip

}）

// 因涉及費(fèi)用，ai能力調(diào)用均需在服務(wù)器端進(jìn)行，也就是uniCloud云函數(shù)或云對(duì)象中

let llm = uniCloud.ai.getLLMManager（）

llm.chatCompletion（{

messages： [{

role： 'user'，

content： '規(guī)劃今年櫻桃的種植方案'

}]}）

這種將ChatGPT結(jié)合客服的智能處理方式的創(chuàng)新性和實(shí)用性非同以往，是降低成本、提高用戶滿意度的一個(gè)的新思路。但是由于接口的不穩(wěn)定性，響應(yīng)速度目前無(wú)法得到較妥善的解決，這也是該技術(shù)需要改進(jìn)的地方。

2.2.2? 處理頁(yè)面數(shù)據(jù)請(qǐng)求

業(yè)務(wù)處理層的核心功能是對(duì)頁(yè)面層發(fā)送來(lái)的操作請(qǐng)求進(jìn)行處理，通過(guò)提前設(shè)計(jì)的微服務(wù)業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)、加工、流轉(zhuǎn)操作，原始請(qǐng)求數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理層中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)的流動(dòng)展示了數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中被利用和處理的過(guò)程，體現(xiàn)了系統(tǒng)的邏輯功能。

下文以平臺(tái)購(gòu)物車中的數(shù)據(jù)流動(dòng)為例，介紹業(yè)務(wù)處理層對(duì)頁(yè)面層的數(shù)據(jù)請(qǐng)求操作流程。用戶在客戶端發(fā)起商品收藏、添加到購(gòu)物車中的請(qǐng)求，把同城商品信息和提交的商品信息交到購(gòu)物車中心，并傳遞參數(shù)UserID與NewValue，云函數(shù)中通過(guò)JQL查詢操作數(shù)據(jù)表cart，把數(shù)據(jù)提交到數(shù)據(jù)庫(kù)中心，調(diào)用UpDate方法進(jìn)行數(shù)據(jù)更新，同時(shí)刷新頁(yè)面，通過(guò)生命周期掛鉤子調(diào)用GetData方法重新渲染頁(yè)面，利用diff算法復(fù)用DOM節(jié)點(diǎn)加快渲染速度，給予用戶良好的體驗(yàn)。圖4為購(gòu)物車的數(shù)據(jù)流圖，反映了平臺(tái)的信息處理邏輯。

2.3? 數(shù)據(jù)訪問(wèn)層

本文主要利用MongoDB結(jié)合拓展庫(kù)Redis構(gòu)成數(shù)據(jù)訪問(wèn)層。MongoDB是非關(guān)系型面向文檔數(shù)據(jù)庫(kù)，讀寫(xiě)較慢，但支持所有查詢語(yǔ)法，核心優(yōu)勢(shì)是處理大數(shù)據(jù)表非常靈活。Redis是基于鍵值對(duì)的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，核心優(yōu)勢(shì)是讀寫(xiě)速度快，常用于大型數(shù)據(jù)庫(kù)的補(bǔ)充搭配使用，解決緩存高頻數(shù)據(jù)、秒殺搶購(gòu)等場(chǎng)景。由于采用云數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)庫(kù)中的每條記錄都是JSON格式，框架統(tǒng)一了兩種數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)方式，并設(shè)計(jì)了JQLCacheRedis命令，可以很方便地將MongoDB中的數(shù)據(jù)緩存到Redis中，極大提高了數(shù)據(jù)解析效率。

3? 平臺(tái)測(cè)試及分析

3.1? 性能測(cè)試

由于采用小程序?yàn)檩d體，用戶點(diǎn)擊頁(yè)面十分便利，對(duì)于服務(wù)器請(qǐng)求較為頻繁，對(duì)于可視化頁(yè)面刷新速度要求高，因此服務(wù)器的響應(yīng)速度直接影響用戶體驗(yàn)。通過(guò)模擬真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行壓力測(cè)試，驗(yàn)證平臺(tái)在流量高峰、高并發(fā)時(shí)是否存在Bug，程序?qū)嶋H上線能否具備容錯(cuò)能力和海量訪問(wèn)等復(fù)雜場(chǎng)景。本文通過(guò)微信開(kāi)發(fā)者測(cè)試工具對(duì)小程序進(jìn)行性能測(cè)試，測(cè)試用例xxx，以浪涌模式向服務(wù)器發(fā)送測(cè)試請(qǐng)求，每次串行測(cè)試持續(xù)1分鐘，得到服務(wù)器的測(cè)試報(bào)告，測(cè)試報(bào)告證明平臺(tái)具有應(yīng)對(duì)高并發(fā)性的特性。

3.2? 流程測(cè)試

本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)完畢后，在支付寶小程序平臺(tái)、微信小程序平臺(tái)進(jìn)行流程測(cè)試，通過(guò)模擬實(shí)際農(nóng)戶交易場(chǎng)景，驗(yàn)證設(shè)計(jì)需求同實(shí)際需求一致。首先一名測(cè)試人員通過(guò)商品管理進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品上架，并設(shè)置同城展示標(biāo)簽，隨機(jī)選擇一處地點(diǎn)進(jìn)行產(chǎn)品售賣；另一位測(cè)試人員通過(guò)個(gè)人中心設(shè)置商品推薦，此次推薦為售賣的測(cè)試農(nóng)產(chǎn)品，根據(jù)同城模塊可以定位到農(nóng)戶所在處，并和農(nóng)戶進(jìn)行溝通，此時(shí)可以看到農(nóng)戶的個(gè)人詳情，并加入群聊管理，便于后續(xù)交易。經(jīng)過(guò)實(shí)地測(cè)試，平臺(tái)可以完成同城推薦、個(gè)人詳情展示、商品管理、在線支付、智能查詢等功能，其中試運(yùn)行如圖5所示。

4? 結(jié)? 論

本文設(shè)計(jì)了一種基于云開(kāi)發(fā)框架接入ChatGPT的新零售電商平臺(tái)，與現(xiàn)有平臺(tái)相比，其與用戶綁定程度深、操作簡(jiǎn)單便捷，認(rèn)同程度高，可以達(dá)到降低邊際成本，提高實(shí)際收入的效果。解決了傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)中部署維護(hù)瑣碎、開(kāi)發(fā)運(yùn)維成本高、效率低下等弊病。經(jīng)測(cè)試，平臺(tái)所提供的功能和性能可以滿足農(nóng)戶實(shí)際需求。本文接下來(lái)將致力于優(yōu)化推薦系統(tǒng)，打造更適應(yīng)個(gè)人品牌的推薦模式，結(jié)合深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)優(yōu)化推薦算法，提高用戶滿意度。

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作者簡(jiǎn)介：王晨（2002—），男，漢族，遼寧大連人，本科在讀，研究方向：軟件工程。