软件工程实践——软件评测作业

222200208刘鑫城 2024-10-13 18:32:40

这个作业属于哪个课程	2024软件工程实践
这个作业要求在哪里	软件工程实践——软件评测作业
这个作业的目标	对几个语言模型进行评测并提出建议、市场分析
其他参考文献	《构建之法》、CSDN

1. 调研与评测
1.1 通义千问
1.1.1 基本功能介绍和使用
1.1.2 优缺点分析与改进意见
1.1.3 采访其他用户
1.1.4 BUG描述
1.1.4.1 Bug发生时的测试环境
1.1.4.2 具体Bug描述
1.1.4.3 问题分析
1.1.5 结论
1.1.5.1 定性结论
1.1.5.2 定量结论
1.2 文心一言
1.2.1 基本功能介绍和使用
1.2.2 优缺点分析与改进意见
1.2.3 采访其他用户
1.2.4 BUG描述
1.2.4.1 Bug发生时的测试环境
1.2.4.2 具体Bug描述
1.2.4.3 问题分析
1.2.5 结论
1.2.5.1 定性结论
1.2.5.2 定量结论
2. 分析
2.1 估计开发时间
2.2 语言大模型排名及理由
2.3 软件团队提高建议
2.4 无法修复bug的原因
2.5 团队层次问题及提升建议
3. 建议和规划
3.1 市场概况
3.1.1 市场规模
3.1.2 用户群体
3.2 市场现状
3.2.1 目前市场上的产品
3.2.2产品定位、优势与劣势
3.2.3产品之间关系
3.2.4 发展阶段
3.3 市场与产品生态
3.3.1 核心用户群
3.3.2 用户群体之间的关系
3.3.3 产品之间的关系
3.4 产品规划
3.4.1新功能设计
3.4.2 团队角色配置
3.4.3 16周的详细规划

1. 调研与评测

1.1 通义千问

通义千问是一款由阿里巴巴达摩院开发的大型语言模型，专注于提供智能问答、文本生成、代码辅助等多种自然语言处理功能。通过接入到阿里云生态系统，通义千问为用户提供了一个强大的自然语言理解平台，旨在帮助企业和开发者提高生产效率，简化内容生成与信息处理的工作流程。

1.1.1 基本功能介绍和使用

基本功能介绍

智能问答：通义千问能够理解并回答用户提出的问题，适用于日常对话、复杂问题解答等场景。无论是常见的知识问答，还是较为复杂的推理问题，它都能给出较为准确的答案。
文本生成：用户可以输入一个主题，通义千问将根据上下文生成相应的文本内容，适用于创意写作、产品描述、广告文案等内容创作需求。
代码辅助：通义千问支持多种编程语言的代码生成和问题调试，能够为开发者提供代码建议和优化思路，提升编程效率。
多语言支持：通义千问能够理解并处理多种语言的文本输入，这为跨国企业提供了一个便捷的语言翻译和跨文化沟通工具。
自定义模型调优：用户可以根据自己的需求调整模型的输出方式，使其更加贴合特定场景或行业要求，增加了系统的灵活性和可操作性。

使用情况
注册与登录

没有注册选项
登录时提供手机验证码登录，淘宝账号登录以及淘宝app扫码登陆三个选项

使用
生成作文

写一些简单的代码

制定旅游规划

为作图提供思路

1.1.2 优缺点分析与改进意见

优点：
1.全面覆盖的知识体系：通义千问拥有庞大且系统的知识库，涵盖自然科学、社会科学、文化艺术、历史地理、经济管理、工程技术等多个领域，满足用户多元化的知识需求。
2.精准智能的问答机制：采用先进的语义理解算法，通义千问能够深度解析用户提问的意图，实现对问题的精准定位。
3.广泛的行业应用：通义千问在多个行业中展现了广泛的应用潜力，如文字创作与文本处理、编程辅助、翻译服务、对话模拟与智能客服、数据可视化与智能推荐等。

缺点：
1.功能不足：无法生成用户要求的图片，也无法生成用户要求的ppt等
2.实时新闻和动态数据更新方面的不足：在处理时效性强的信息时，通义千问容易出错。
3.主观判断和价值观方面的缺乏：由于模型基于大量文本数据进行训练，其回答往往倾向于客观事实和数据，难以体现人类的情感、偏好和道德观念。因此，在回答涉及主观判断和价值观的问题时，通义千问的回答往往缺乏深度和个性化。

改进意见
1.添加根据用户描述生成图片与ppt的功能，增加更多使用环境
2.训练数据需更频繁的更新，保证处理时效性强的信息时的准确率
3.提高生成内容的深度，增强对人类情感，道德观念的理解

1.1.3 采访其他用户

a. 采访对象的背景，为什么选择这个人采访？TA的需求是什么？
背景：福州大学计算机与大数据学院软件工程专业学生
原因：相关专业的同学对不同大语言模型有丰富的使用经验，能给出更准确的反馈
TA的需求：辅助自己完成作业，提高信息搜索效率

b. 采访对象实际使用的产品栏目
AI对话，通义千问智能体，上传文件分析等

c. 采访对象使用软件的过程中会遇到的问题和亮点

d. 采访对象觉得从用户体验的角度来说需要改进的地方有哪些？

1.1.4 BUG描述

Bug 量化标准：
五星（★★★★★）：致命错误
描述：此类Bug会导致应用程序完全崩溃，使得用户无法使用该软件。
四星（★★★★☆）：重大错误
描述：此类Bug会影响核心功能，导致某些关键功能无法正常使用，严重影响用户体验。
三星（★★★☆☆）：中等错误
描述：此类Bug会影响次要功能或界面显示问题，但仍可以使用软件的核心功能。
二星（★★☆☆☆）：轻微错误
描述：此类Bug对用户使用体验影响较小，可能是某些提示信息不准确或某些选项不起作用。
一星（★☆☆☆☆）：建议改进
描述：此类问题不影响软件的主要功能，通常是一些建议性的改进或用户体验上的微小瑕疵。

1.1.4.1 Bug发生时的测试环境

操作系统：Windows 11, version 23H2
浏览器：Chrome 版本 129.0.6668.100（正式版本）（64 位）

1.1.4.2 具体Bug描述

Bug：无法生成指定字数要求的文章★★☆☆☆

可复现性：必然发生

复现步骤：
1.新建一个与通义千问的对话
2.给他一个主题，让他生成指定字数的文章

具体现象：
要求他生成800字的文章时，实际生成了一篇658字的文章
要求他生成1000字的文章时，实际生成了一篇687字的文章

问题截图：

1.1.4.3 问题分析

可能成因

生成策略和文本控制机制
大模型生成文本时，使用的策略通常是逐词预测或逐步生成句子，而不是基于精确字数控制。模型更关注上下文连贯性、语法结构和语义一致性，因此在生成过程中，它的主要目标是产生连贯、合乎逻辑的内容，而不是严格匹配指定的字数。
对“字数”的理解局限
大模型在处理“字数”要求时，可能仅能理解这是生成内容的一个目标或提示，而不是绝对约束。由于生成是基于概率和语义的过程，模型不一定完全理解用户希望文章具有确切的字数。模型可能会生成一个“看起来差不多”的内容，而不是精确的字数结果。
生成结束条件的设置
大模型的生成过程通常基于生成内容是否“完成”的信号，比如文章已经达到某种语义上的闭合，或者已经生成了几段逻辑清晰的文本。当它认为文章内容已经充实或主题得到了完整表达时，模型会自动终止生成，导致字数不足。
生成长度的限制
一些AI模型在生成时会受到内部参数（如token数量上限）的限制，尤其是在长文章的生成过程中，模型可能会提前达到其设定的生成限制，从而导致生成内容过早终止。
文本压缩和表达效率
AI大模型通常训练于大量高效表达的文本，因此生成的内容在信息密度上较高。模型倾向于以简洁的方式表达复杂的思想或叙述，使得生成的内容可能比预期的字数少，虽然语义完整，但形式上没有达到预期的字数。

严重性
1.系统功能：
无法生成指定长度的文章，影响文章生成功能
2.安全性：
此Bug对该平台的安全性不产生影响
3.用户体验：
对许多场景而言，用户期望的是一个可以精确按照输入要求生成内容的工具，比如写作、广告文案、学术论文等。如果系统无法生成满足指定字数的文本，用户可能会觉得不够可靠或智能。这可能会降低用户的信任和依赖。

量化指标：
评分：★★☆☆☆
理由：无法根据字数要求生成文章，但是可以通过继续要求扩写文章达到指定字数，生成文章的功能依然可以正常使用，该bug对用户使用体验影响较小，轻微影响了用户的使用体验

预期及改进建议：
预期目标：

字数精确控制：改进后系统应能够按照用户指定的字数要求生成文本，误差范围控制在非常小的范围内（如±5%以内），满足不同场景下对字数的精确要求。
输出内容质量保持：在字数精确控制的同时，生成内容依然保持连贯性、逻辑性和高质量，不因为字数控制而显得内容堆砌或质量下降。

改进建议：
引入字数反馈机制
在模型生成的过程中，可以引入动态的字数反馈机制，使得系统在每一步生成后实时监控字数情况。当接近目标字数时，模型可以通过调整生成策略（如更快结束句子、缩短句子等）来精确控制输出的总长度。

1.1.5 结论

1.1.5.1 定性结论

c) 一般

1.1.5.2 定量结论

维度	解释	评分（5分满分）
生成质量	语言流畅性、连贯性、语法准确性、逻辑一致性	3
功能种类	支持功能的多样性与丰富度	3
响应速度	系统的响应时间及复杂任务处理的效率	3
用户体验	界面设计、操作便捷性及用户反馈的友好度	4
总分		13/20

1.2 文心一言

文心一言是由百度研发的大型语言模型，具备强大的自然语言处理能力，支持智能问答、文本生成、语言翻译等多种功能。它广泛应用于内容创作、客户服务、代码辅助等场景，能够根据用户需求快速生成高质量的文本，帮助提高工作效率。文心一言还支持多语言处理，具备自定义模型调优的功能，适用于多领域和多行业的智能应用需求。

1.2.1 基本功能介绍和使用

基本功能介绍
1.知识问答：涵盖学科专业知识、百科知识、生活常识等，回答您关于各种话题的问题。
2.文本创作：帮助撰写小说、诗歌、作文、文案等，提供写作灵感和建议。
3.知识推理：参与逻辑推理、脑筋急转弯等智力游戏，锻炼和提升思维能力。
4.数学计算：解决数学题目，进行简单的数学运算和公式推导。
5.代码理解与编写：帮助理解代码逻辑，编写程序代码，提供编程方面的建议和解决方案。
6.作画：根据文字描述生成图像，或提供绘画技巧和指导。
7.翻译：将文本或对话从一种语言翻译成另一种语言，支持多种语言之间的互译。

使用情况
注册与登录

可通过微博账号，QQ账号，微信账号，百度账号，手机短信验证码，百度app扫码登录
注册界面即为百度账号的注册

使用
生成图片

生成文章

为制作ppt提供大纲和内容建议

简单代码生成

1.2.2 优缺点分析与改进意见

优点：

自然语言处理能力强大：文心一言基于百度的海量数据训练，能够理解并生成多种类型的文本，展现了卓越的语言理解与生成能力，适用于多种场景，如内容创作、自动问答和翻译等。
多语言支持：文心一言支持多种语言的输入和输出，这使得它在跨国企业和全球化的应用中具有较大的优势，方便用户处理不同语言的内容。
场景适配性高：文心一言不仅适用于日常对话，还可以应用在客户服务、教育等领域，帮助企业提升效率，解决实际业务中的问题。
可扩展性强：文心一言具备定制化能力，用户可以根据行业需求对模型进行调优，从而输出更具针对性的内容，适应不同行业和业务需求。

缺点：

使用界面关于会员的内容太多，影响使用体验
无法提供大量的信息和细节，信息有着单一性和局限性。用户在获取信息时可能需要更多的背景和细节来进行全面的了解，而文心一言无法满足这一需求。
生成质量不稳定，文心一言虽然能够生成多样化的文本，但是有时候也会出现语法错误、逻辑错误、重复信息等问题。
无法根据用户需求生成ppt

改进意见
1.将一部分关于开通会员的广告去除，增强使用体验
2. 增强推理能力，建议进一步优化模型的推理和逻辑分析能力，特别是在处理复杂的多步推理问题和专业领域问题时，提高准确性和理解深度。
3. 增加生成ppt的功能，拓展使用场景

1.2.3 采访其他用户

a. 采访对象的背景，为什么选择这个人采访？TA的需求是什么？
背景：福州大学计算机与大数据学院软件工程专业学生
原因：相关专业的同学对不同大语言模型有丰富的使用经验，能给出更准确的反馈
TA的需求：绘制插画

b. 采访对象实际使用的产品栏目
AI对话，文心一言智能体广场，图片生成等
c. 采访对象使用软件的过程中会遇到的问题和亮点

d. 采访对象觉得从用户体验的角度来说需要改进的地方有哪些？

1.2.4 BUG描述

1.2.4.1 Bug发生时的测试环境

操作系统：Windows 11, version 23H2
浏览器：Chrome 版本 129.0.6668.100（正式版本）（64 位）

1.2.4.2 具体Bug描述

Bug：无法根据成语生成有关图片

可复现性：必然发生

复现步骤：
要求文心一言生成一幅关于四字成语的图片

具体现象：
生成出了一个跟用户提供成语毫无关系的图片

问题截图：

1.2.4.3 问题分析

可能成因：

成语通常具备高度的文化背景和隐喻，含义简洁但复杂。AI大模型可能在理解成语的深层语义或隐喻含义时存在困难。如果模型没有足够的语料或特定训练，成语的隐喻或文化背景就难以正确解析，导致生成的图片与成语不符。
缺乏与图像生成相关的训练数据
图像生成模型的训练数据主要依赖于图像-文本对，但成语这种高度抽象化、凝练的语言表达方式，可能在图像-文本对训练数据中出现较少。如果模型未经过大量成语相关的图像-文本对训练，可能无法将成语的概念有效映射到视觉元素上。

严重性：
1.系统功能：
无法生成用户要求的图片，影响图片生成功能
2.安全性：
此Bug对该平台的安全性不产生影响
3.用户体验：
用户在输入四字成语时，通常期望能够获得与成语相关的生动图像。若模型无法生成相关图片，将导致用户体验不佳，形成期待与实际结果之间的明显落差。用户可能感到失望，从而对模型的有效性和可靠性产生质疑。
成语往往承载丰富的文化背景和情感意义，无法生成相关图片意味着用户无法通过视觉化的方式感受这些文化内涵和情感表达，影响整体的理解与体验。用户可能感到ai无法全面理解成语的意境，从而减少了与传统文化的互动和感知。

量化指标：
评分：★★☆☆☆
理由：无法根据四字成语生成图片，但是可以通过详细描述四字成语的故事来使图片能正常生成，该bug对用户使用体验影响较小，轻微影响了用户的使用体验

预期及改进建议：
预期：能正确的根据四字成语背后的故事以及含义生成用户要求的图片

改进建议：

增强成语语料和图片对的训练：增加成语与其对应的图片或视觉描述的训练数据，帮助模型更好地理解成语的深层含义及其可视化表达。
提升成语的语义解析能力：通过更多文化背景和成语典故的知识训练，增强模型对成语隐含意境的理解。
改进跨模态生成机制：增强从抽象文本到具象图像的转换能力，尤其是对文化符号和隐喻性表达的视觉呈现。

1.2.5 结论

1.2.5.1 定性结论

d) 好，不错

1.2.5.2 定量结论

维度	解释	评分（5分满分）
生成质量	语言流畅性、连贯性、语法准确性、逻辑一致性	4
功能种类	支持功能的多样性与丰富度	4
响应速度	系统的响应时间及复杂任务处理的效率	4
用户体验	界面设计、操作便捷性及用户反馈的友好度	3
总分		15/20

2. 分析

2.1 估计开发时间

对于一个AI对话平台（如通义千问和文心一言）的大致开发时间，可以考虑以下因素：

功能模块：包括用户界面、自然语言处理、数据库管理、模型训练与调优、API开发等。
团队人数：6人团队（假设包括2名开发人员、1名数据科学家、1名UI/UX设计师、1名测试工程师、1名项目经理）。
专业背景：团队成员均为计算机专业毕业生，并具备一定的经验。

根据功能复杂性和团队经验，以下是大致的时间估算：

功能模块	预估时间（周）	说明
用户界面设计	3-4	UI设计、原型制作与用户反馈迭代
自然语言处理集成	5-8	模型选择、训练数据准备、模型调优
数据库管理	2-3	数据存储与管理、用户数据安全
API开发与集成	4-5	前后端接口开发与集成
测试与调试	3-4	功能测试、性能测试、用户测试
文档编写与培训	2	用户手册与团队内部文档

总计时间：约19-30周（4.5-7.5个月）

2.2 语言大模型排名及理由

以下是对ChatGPT、文心一言、通义千问、KIMI、讯飞星火的排名及说明：

ChatGPT
- 理由：ChatGPT在自然语言处理（NLP）领域表现卓越，具备强大的生成能力、丰富的知识背景和多样的应用场景。它的用户体验良好，适应性强，能够应对复杂的对话任务。
KIMI
- 理由：KIMI在特定领域（如教育、知识问答等）表现出色，尤其在与用户的互动性和定制化服务上具有优势。KIMI针对用户的需求进行了深入的优化，并能提供丰富的上下文理解，因此在实际应用中得到了良好的用户反馈。
文心一言
- 理由：文心一言在中文生成方面具有一定的优势，能够处理多种应用场景。然而，相较于KIMI，文心一言在上下文理解和用户交互体验上可能略显不足，特别是在个性化定制和深度互动方面。
讯飞星火
- 理由：讯飞星火专注于语音识别与生成，在特定应用场景（如语音助手）表现良好，但在通用对话和文本生成能力上相对弱于前面的模型。
通义千问
- 理由：通义千问在特定领域有不错的表现，但在通用对话能力和语义理解上可能不如前面的模型，特别是在复杂的对话任务中表现一般。

2.3 软件团队提高建议

一个重要的改进方向是需求分析与管理。在软件工程中，准确掌握用户需求是成功的关键。具体建议包括：

建立用户反馈机制：定期收集用户反馈，了解用户需求与使用痛点，调整产品开发方向。
需求文档规范化：确保需求分析文档的详细性和准确性，避免需求变更带来的开发混乱。
跨部门协作：加强产品经理、开发人员与用户之间的沟通，确保各方对需求的理解一致。

2.4 无法修复bug的原因

1.关于AI大模型无法生成指定字数文章的bug，可能的原因包括：

a. 对用户需求掌握不好：可能未充分理解用户对于生成文本字数的具体期望。
b. 具体的设计质量不高：在设计时未考虑到字数限制的重要性。
d. 测试把关不严，敷衍了事，没有注意在特殊的配置或环境下测试：测试阶段未能全面覆盖字数限制的测试用例，导致bug未被发现。

2.关于AI大模型无法根据四字成语生成正确符合语义的图片的bug，可能的原因包括：

a. 对用户需求掌握不好:软件团队可能未能充分理解用户对成语图像生成的具体期望和需求。成语的含义往往蕴含文化背景和细微的语义差异，如果团队未能准确把握这些需求，就可能导致生成的图片无法满足用户期望。
b. 具体的设计质量不高：设计阶段未能充分考虑如何将成语的语义有效转化为可视化元素，可能导致图像生成模块的设计质量不足。团队可能没有建立有效的设计标准或模板，以指导成语的可视化表现。
c. 开发人员粗心大意:开发团队在实现图像生成时，可能存在一定的粗心，例如未充分测试特定功能或未考虑成语的特殊性，导致未能及时发现并修复相关bug。
d. 测试把关不严，敷衍了事，没有注意在特殊的配置或环境下测试：测试环节未能对成语相关的生成逻辑进行充分的覆盖，可能导致这一问题在发布前未被发现。如果测试过程缺乏严格性或全面性，可能未能识别出生成图片的bug

2.5 团队层次问题及提升建议

可能的问题层次：

需求层次：团队对用户需求的理解和把握不足，导致产品方向偏离。
设计层次：设计质量未能充分考虑用户实际需求，导致功能实现不理想。
测试层次：测试环节重视不够，未能进行全面的测试覆盖。

为何还有这些问题：

经验不足：团队成员可能缺乏足够的项目经验，未能有效识别和应对潜在问题。
沟通不足：各部门之间的沟通不畅，导致信息孤岛，影响需求理解与实施。

改进建议：

加强团队培训：定期进行软件工程、项目管理和需求分析的培训，提升团队整体能力。
建立跨部门会议机制：定期召开跨部门会议，促进信息共享与需求对齐。

我想问软件团队的问题：

当前的用户反馈机制如何，是否定期分析用户反馈？
在需求分析阶段，如何确保需求文档的准确性和完整性？
开发过程中的测试覆盖率如何，是否存在测试用例不足的问题？
团队内部如何进行知识分享，提升整体技术水平？
在项目管理中，如何追踪和管理需求变更的影响？

3. 建议和规划

3.1 市场概况

3.1.1 市场规模

市场有多大？
- 随着人工智能技术的快速发展，AI大模型市场预计将在未来几年内持续扩大。根据不同的市场研究报告，全球AI市场的规模在2024年可能达到数千亿美元。对话式AI和自然语言处理（NLP）尤其受到关注，应用范围包括客服、教育、内容生成等多个领域。

3.1.2 用户群体

直接用户有多少？
- 直接用户包括各类企业、教育机构和开发者。根据统计，全球有数百万家企业和机构正在采用AI技术，用户数量已超过千万。
潜在用户又有多少？
- 潜在用户包括中小企业和个体用户，尤其是在教育、内容创作、市场营销等领域。随着技术普及，潜在用户数量将大幅增加，预计可达数亿人。

3.2 市场现状

3.2.1 目前市场上的产品

有哪些产品？
- 市场上主要有以下几种产品：
  - ChatGPT：以其强大的生成能力和多样的应用场景而著称。
  - 文心一言：侧重于中文市场，具备较强的本地化能力。
  - KIMI：在教育和知识问答领域有显著优势。
  - 讯飞星火：专注于语音识别与生成，应用场景多样。
  - 通义千问：针对特定领域，如教育和医疗，进行优化。

3.2.2产品定位、优势与劣势

产品定位：
- ChatGPT：通用对话生成
- 文心一言：中文生成与本地化
- KIMI：教育与知识问答
- 讯飞星火：语音识别与生成
- 通义千问：特定领域优化
优势：
- ChatGPT：强大的生成能力和广泛的应用场景。
- 文心一言：良好的中文处理能力。
- KIMI：针对特定领域的优化。
- 讯飞星火：出色的语音识别技术。
- 通义千问：特定领域应用效果好。
劣势：
- ChatGPT：对中文的处理相对较弱。
- 文心一言：通用对话能力不足。
- KIMI：在非教育领域应用不足。
- 讯飞星火：缺乏对话生成能力。
- 通义千问：通用能力较差。

3.2.3产品之间关系

竞品关系：
- ChatGPT与文心一言、KIMI和通义千问在通用对话能力上形成竞争关系。
- 讯飞星火则主要在语音识别方面与其他产品竞争。
竞争态势：
- 竞争激烈，各产品在不同领域竞争、合作和互补。随着市场的发展，竞争格局可能会发生变化。

3.2.4 发展阶段

处于哪个阶段？
- 目前市场正处于成长阶段。随着技术的成熟和用户需求的增加，市场正在快速扩大。

3.3 市场与产品生态

3.3.1 核心用户群

核心用户群是什么样的人？
- 核心用户群包括：
  - 企业用户：中小企业、教育机构、内容创作公司。
  - 开发者：对AI技术感兴趣的开发者。
  - 学生与教育者：使用AI辅助学习与教学。
典型用户特征：
- 学历：大多数为本科及以上。
- 年龄：主要集中在18-45岁之间。
- 专业：计算机、教育、市场营销等相关专业。
- 爱好：对新技术、学习和创作感兴趣。
- 收入：中高收入水平，企业用户可能更高。
表面需求与潜在需求：
- 表面需求：高效生成文本、互动式学习、内容创作等。
- 潜在需求：定制化服务、行业特定知识的获取、数据分析等。

3.3.2 用户群体之间的关系

用户群体关系：
- 存在一定的相互关系，企业用户可能会利用AI技术帮助教育机构，促进内容创作，形成一个相互支持的生态系统。
二次构成特定用户生态的可能性：
- 可以通过建立用户社区、线上线下活动，促进用户之间的交流与合作。

3.3.3 产品之间的关系

子产品及相关产品：
- 不同AI大模型可以相互整合，例如通过API或SDK方式，使各自产品的特性互为补充。
二次构成产品生态的可能性：
- 通过产品整合，可以构建一个完整的AI服务生态系统，例如将对话生成与语音识别结合，为用户提供无缝的体验。

3.4 产品规划

3.4.1新功能设计

新功能：成语图像生成器

功能描述：
该功能允许用户输入四字成语，系统将根据成语的语义生成相关的图片，帮助用户更好地理解和应用成语，提升学习体验。

为何要做这个功能：

市场需求：用户在学习成语时，往往需要形象化的理解，而当前产品无法满足这一需求。通过图像生成，可以增强用户的学习兴趣和理解力。
提升用户体验：图像生成将使产品更加互动，吸引用户更多地使用和分享。

用户使用动机：
用户希望通过可视化的方式更好地理解成语，尤其是教育用户（如学生和教师），将其作为教学辅助工具，增加学习的趣味性和效果。

创新点（NABCD分析）：

N（Need）需求：用户在学习过程中需要形象化的辅助，尤其是在理解复杂或抽象概念时。
A（Approach）方法：结合自然语言处理与图像生成技术，通过AI解析成语的语义，并生成相关图像。
B（Benefits）收益：通过可视化学习，帮助用户更快理解和记忆成语，提高学习效率，增强产品竞争力。
C（Competition）竞争：与市场上的其他AI对话工具相比，该功能填补了用户在成语学习方面的需求空白，具有差异化竞争优势。
D（Deliver）交付：在产品的基础上通过迭代开发，提供定期更新和功能优化，确保用户满意度。

3.4.2 团队角色配置

为在第16周如期发布软件的改进版本，团队角色配置如下：

开发人员（4人）：
- 自然语言处理工程师（1人）：负责成语解析和理解的算法设计。
- 图像生成工程师（1人）：负责图像生成模型的训练和优化。
- 前端开发工程师（1人）：负责用户界面的设计与实现，确保用户交互友好。
- 后端开发工程师（1人）：负责API的设计和数据库管理。
测试人员（1人）：
- QA工程师（1人）：负责产品测试、功能验证和用户体验测试，确保功能的稳定性和可靠性。
美工设计师（1人）：
- UI/UX设计师（1人）：负责用户界面的设计和用户体验的优化。

3.4.3 16周的详细规划

周次	主要任务
1	市场调研，收集用户需求，分析竞争对手，制定详细功能需求文档。
2	完成功能需求文档，开始设计系统架构，开发团队分工明确，确定技术栈。
3	自然语言处理模型开发：实现成语解析算法，进行初步的功能测试。
4	图像生成模型开发：选择图像生成技术，进行初步算法训练。
5	设计用户界面原型，进行用户体验测试，收集反馈并进行迭代。
6	完成前端开发：实现成语输入、图像展示界面，集成API。
7	完成后端开发：设计数据库结构，完成API的初步开发与集成。
8	自然语言处理与图像生成模型的集成测试，确保功能协同工作。
9	开展第一个阶段的QA测试，针对功能进行详细测试，修复bug。
10	进行用户体验测试：邀请部分用户参与，获取反馈并调整产品。
11	根据用户反馈优化产品，增强图像生成的效果和准确性。
12	完成最终的QA测试，确保产品稳定性，进行压力测试。
13	准备市场推广材料，制定市场推广策略，进行产品宣传。
14	进行小范围内的用户预发布，获取最后反馈，进行微调。
15	进行最终的产品发布准备，撰写用户手册和技术文档。
16	正式发布改进版本，开展市场推广活动，收集用户反馈进行后续迭代。