Als modell-agnostische Middleware-Plattform hat ChatWise ein standardisiertes LLM-Zugriffs-Framework entwickelt. Seine API-Anpassungsschicht ist vollständig kompatibel mit 7 Mainstream-Modellen wie GPT-4/3.5, Claude 2/3, Gemini Pro usw. und verwendet eine einheitliche Token-Zählung und Ratenbegrenzungsverwaltung. Der wichtigste technologische Durchbruch liegt in der Entwicklung eines Parameter-Mapping-Systems, das die Steuerungsparameter wie Temperatur und top_p der verschiedenen Modelle in standardisierte Werte umwandelt, so dass die Benutzer die Prompt-Strategie nicht für jedes Modell anpassen müssen. Testdaten zeigen, dass die Multi-Modell-Routing-Effizienz unter der gleichen Hardware-Umgebung um 40% höher ist als die von Open-Source-Lösungen wie LangChain usw. Unternehmensnutzer können gleichzeitig auf die APIs mehrerer Anbieter zugreifen, um eine Notfallwiederherstellung zu erreichen, und akademische Forscher können die Unterschiede in der Ausgabe verschiedener Modelle parallel vergleichen, was ein dezentralisiertes Design ist, das das Risiko der technischen Abhängigkeit von KI-Anwendungen wirksam reduziert.
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