昨天,Macaron 學會了在交給 AI 以前,先確認題目、牌組和牌義全部對得上。
今天,終於要真的開始寫解析草稿了。
一篇大眾占卜有 A、B、C、D 四個選項,每一組都有自己的牌組和牌義,所以最後也會產生四份不同的解析。
不過今天還沒有真的呼叫 AI。我先用一個只會回傳固定內容的假 AI,把整個流程跑過一次,確認未來真的接上 AI 之後,每一份草稿都能回答一個問題:
「我是怎麼被寫出來的?」
假設今天的主題是「九月感情運勢」,A、B、C、D 四組都已經各自抽完牌。
Macaron 會按照順序,把四組資料分別交給 AI。
A 組只能拿 A 組的題目、牌組和牌義;B 組也只能使用自己的資料。少了一組、同一組出現兩次,甚至 A、B 的順序被交換,都會先停下來。
因為 AI 其實不知道前面的資料是不是拿對了。
只要給它一個完整的題目和幾張塔羅牌,它一樣可以寫出看起來很合理的內容。所以這件事不能交給 AI 自己判斷,而是 Macaron 在送出去以前就要先確認好。
真正交給 AI 的內容其實很單純:這次的題目、選項、抽到哪些牌、正位或逆位、每張牌的位置,以及已經確認過的牌義。
至於系統內部的編號、抽牌時使用的資訊、資料來源放在哪裡,這些東西 AI 完全用不到,所以不會一起送出去。
但是 Macaron 自己會留下紀錄。
例如這份 A 組草稿用了哪一次抽牌結果、哪一版牌義、哪個 AI 模型,以及哪一版解析規則。
這樣假設未來我看到一篇草稿,覺得:
「奇怪,Macaron 為什麼會把這張牌解成這樣?」
我就可以一路往回找。
當時抽到了什麼?用的是哪一版牌義?交給 AI 的內容是什麼?當時又用了哪一版解析規則?
而不是最後只剩下一篇文字,連它怎麼來的都不知道。
另外一個今天特別處理的問題,是四份解析不一定每一次都能全部成功。
例如 A、B、C 都順利完成,但 D 組剛好在產生解析時失敗了。
這時候 Macaron 不會把 D 組假裝成成功,也不會因為 D 組失敗,就跑回前面重新抽一次牌。
前三份已經成功的草稿會保留,D 組則清楚記錄這一次失敗。整批也會標記成「部分失敗」,而不是硬湊成四份完成的解析。
只有 A、B、C、D 四份都真的完成,而且重新讀回來確認每一份都對得上原本的選項和資料,這批草稿才會進到下一個階段,交給我確認。
所以今天真正完成的,還不是「讓 Macaron 幫我寫占卜」。
目前使用的還是假 AI、假資料,也沒有任何一份真的解析可以拿給使用者看。
我今天先處理的是另一件事:未來 Macaron 寫出的每一份解析,都不能只剩下一段看起來很完整的文字。
它要能一路往回找到自己使用的題目、牌組、牌義、AI 和解析規則。
這樣哪一天內容出了問題,我才能知道問題到底發生在哪一步,而不是只能盯著最後的答案猜。
現在草稿的來處整理好了,下一步就要開始管它到底能說什麼。
因為就算 AI 很會寫,有些話,我還是不希望 Macaron 說出口。
這就是明天要處理的事情。
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