使用C#构建一个同时问多个LLM并总结的小工具
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原文中文，约12400字，阅读约需30分钟。
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内容提要
在AI编程时代，通过并行请求多个AI获取解决方案，可以提高效率。收集结果并总结出最常见的方案，节省时间并提升可行性，最终实现流式和并行处理，改善用户体验。
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关键要点
- 在AI编程时代，通过并行请求多个AI获取解决方案可以提高效率。
- 收集结果并总结出最常见的方案，节省时间并提升可行性。
- 实现方案包括设计布局和使用API获取多个AI的响应。
- 最初的实现方式是非流式和非并行的，用户体验较差。
- 通过并行处理可以同时向多个助手发送请求，提升效率。
- 流式处理可以改善用户体验，实时显示结果。
- 最终实现了流式和并行处理，进一步提升了用户体验。
❓
延伸问答
如何通过并行请求多个AI提高编程效率？
通过并行请求多个AI，可以同时获取多个解决方案，节省时间并提高可行性。
这个工具的实现方案是什么？
实现方案包括设计布局和使用API获取多个AI的响应，最终实现流式和并行处理。
流式处理如何改善用户体验？
流式处理可以实时显示结果，改善用户体验，使用户能够更快地看到反馈。
使用这个工具的主要步骤是什么？
主要步骤包括设计用户界面、发送并行请求、收集结果并进行总结。
这个工具的缺点是什么？
调用API需要耗费Token，可能会增加使用成本。
如何实现流式和并行处理？
通过创建任务列表并使用流式响应处理，可以实现流式和并行处理。
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