在使用AI大模型时，我们会上传文档，让AI学习，然后让AI输出问题和答案，然后我们导出来用来测验、考试。
中间会遇到些问题：
1、问答的格式问题，怎么能够拿来直接用；
2、如果多个文件批量处理：文件的大小，会导致问答的数量不一致，这个界限怎么划分？不能统一让AI总结10个、30个、50个问题吧。
3、模型回答会有个较长的等待时间（非流式回答）。
4、AI的回答输出会有字数限制，会出现回答的内容截取一半或者直接报错，然后回答空白。
第一个问题的方案：
我的场景是将问答导入到结构化的数据库中，所以我想要一个json数组，这样更好解析插入数据库。那么我可以直接让Ai按照这种方式来输出，例如：
提炼文档中典型的问答，回答格式为:[{"question": "","answer":""}]，不要有其它说明。这样他就会输出个json数组。
这里我用的是通义千问。结果如下：
通义千问回答
第二个问题的方案：
解决第二个问题时，我就想：我给Ai文件了，AI你就尽可能多的给我总结提炼出最典型的一些问题就可以了吧。但是Ai往往总结出来的比较少，因为AI没有多的标准，也就无所谓尽可能多。
后来的方案就是让AI分次回答。
1、 先问模型可以提炼多少个问答，问三次，取最大的数值，例如：根据这个文档最多提炼多少个问答，结果只给我个数字。
2、获取到问题的数量，数量/10=次数，循环对应的次数获取答案。
第三、四个问题的方案：
第三、四个问题不用解决了。由于第二问题的方案，对AI输出的内容做了拆分，只要答案不是长的特别离谱，token也够用，一般https请求做个长轮询就可以在1-2min中内获取到答案。
