探索 o1-预览使用案例

快速原型设计和创新

在2024年9月，OpenAI发布了o1-preview，这是一个强大的LLM，自推出以来我已经广泛利用它。以下是在它的前7周内我喜欢的一些o1-preview使用案例。

SQL 助手

Write a SQL query that provides me all of the chargebacks and refunds this past quarter using our online payments system, where `online_payment_id` is not null, and any invoices in the 90 days leading up to each chargeback or refund.

Group by builder, then job site. Sort by invoice amount descending.

Below are the schemas for the tables you'll need to query:
```schemes go here```

诚然，像GPT-4和GPT-4o这样的其他LLM模型可以生成足够好的SQL查询。然而，在我的经验中，o1-preview表现更好。精心制作一个提示需要两分钟，可以为我节省20分钟来设计我自己定制的SQL查询。

虽然这只是一个简单的例子，但我有效地将一个平凡的任务委托给一个能够在第一次就做对的事物。作为一个经常切换环境的人，我非常感激不需要再次切换到我的数据库管理员帽子上。相反，我可以保持思维的连贯性，而不会陷入构建复杂查询的细枝末节中。

原型：探索陌生的能力

Help me understand whether this use case is an appropriate fit for a MongoDB Aggregation Pipeline. If we decide to pipe these specific events into MongoDB there may be certain events we want to track and group separately after applying sorting and filtering.

Tell me more about MongoDB's aggregation pipeline and ask me clarifying questions to determine if it's the right tool for the job.

Translate the aggregation pipeline you've provided into C#. Extract the lists of filtered events into a constant. Use <specific nuget package>.

作为一名建筑师，我之一项责任是了解哪些工具最适合我们的需求。虽然我熟悉像MongoDB这样的NoSQL数据存储，但我对其特定的聚合管道功能了解较少。

o1-preview 在理解对我来说是新的能力方面非常有效，我用一些原型命令进行了拼凑，不断迭代、精细化，最终将其转化为我可以交给开发人员的东西。再次感谢 o1-preview 帮助我在不切换上下文到细枝末节中做出贡献。

phenofuse.io：从想法到现实，仅需1周。

我和我的女儿们喜欢通过ChatGPT与DALL-E 3玩一个有趣的游戏。

一个孩子让它创造两种其他动物的混合动物，20秒后生成一个图像，另一个孩子试图猜出两种原始动物。这确实是一个琐碎的游戏，但看到ChatGPT提供的东西是有趣而幽默的。

“Create a hybrid between a turtle and a polar bear”

这个游戏虽小，却也足够复杂，我决定挑战自己，从头开始用OpenAI的o1-preview模型编写一个完全由它编码的网站。

里程碑1: 获取OpenAI API密钥并进行基本的概念证明。 o1-preview提供了调用API的Python脚本。关键教训：DALL-E 2在生产混合动物方面表现不佳。此外，ChatGPT实际上是在幕后制作一个详细的提示，然后发送给DALL-E 3。我需要额外的LLM调用来做同样的事情。
里程碑2：请求o1预览修改Python脚本，最初调用gpt-4o-mini来制作DALL-E 3提示，然后生成图像。关键收获：由于o1预览的知识截止时间，它不知道4o-mini的存在。一旦纠正，我就能够对产生有用的DALL-E 3提示的4o-mini提示进行迭代。

gpt-4o-mini output:
A hybrid animal that combines the head of a giraffe and the body of an elephant. The creature has a long, slender neck like a giraffe, topped with a large, rounded head. Its face features the giraffe's big, expressive eyes and long eyelashes, but the ears are large and floppy like an elephant's. The skin is mostly gray and rough, resembling an elephant's, but with patches of soft, spotted fur across the neck and upper body, blending the giraffe's light brown and cream colors.
The torso is robust and powerful, shaped like an elephant's, with a broad, barrel-like chest and a strong back. The front legs are thick and sturdy, ending in wide, padded feet like an elephant’s, perfect for support. The hind legs are thinner and more agile, resembling a giraffe's, giving the creature a unique balance. It stands tall, towering over the ground with a height that merges both animals’ features.
Its tail is long and tufted, similar to a giraffe's, but with a tuft of coarse hair, blending into the textured skin of the body. The creature is in mid-stride, running gracefully across a simple, grassy plain. Its neck stretches forward, showcasing the giraffe's elegance, while its massive legs propel it with power. The lighting is soft and natural, highlighting the textures and colors of the animal's skin and fur.

尝试在ChatGPT中使用这个！

里程碑3：请求 o1-preview 快速搭建一个 Elm 应用程序，公开暴露 AWS Lambda Functions 来生成提示和图像。主要收获：ChatGPT 的图像生成延迟仅为直接使用 DALL-E 3 的一小部分（高达60秒！）。我需要想办法解决 API Gateway 的30秒超时问题，并找到一种方式来让用户在等待时保持参与，比如通过之前生成的图像的旋转轮播。

里程碑4：使用o1-preview来帮助设置SQS、DynamoDB、Route53、CloudFront、ACM，以及另外几个Lambda函数，以异步生成提示，生成图像，并轮询图像状态。此外，要求o1-preview从头开始创建一个Elm的轮播组件。关键收获：这次很顺利！我发现o1-preview通常在第一次或第二次尝试中就能获得正确的代码。尽管我对o1-mini的表现不是很满意。

里程碑5：“帮助我了解保护我的网站https://phenofuse.io的最佳实践。给我发送cURL命令，我可以粘贴输出结果给你，您可以确定我是否遵循安全最佳实践，或者我是否容易受到常见攻击。最后，根据我的技术堆栈，给我提供详细的说明，如何堵住任何安全漏洞。”主要收获：这是提高网站安全性的一种非常有效的方式。

在构建phenofuse.io的过程中，对我来说是一个真正的顿悟时刻。我每天晚上花几个小时，只用了5个晚上，迅速地来回对比o1-preview，将一个网站从构想变成了MVP。这就好像我有一位资深开发人员、一位云工程师和一位信息安全工程师随时准备接受委托任务。

我对o1-preview感到印象深刻，并期待o1发布后即将到来的改进。