Workflow-Konfiguration
In der Weboberfläche desWorkflow-Modulin dem die Konfiguration der modellübergreifenden Zusammenarbeit in drei Hauptschritte unterteilt ist:
- Modell Registrierung: zuerst inModell-ManagementFügen Sie jeden KI-Anbieter hinzu (z. B. muss DeepSeek Parameter wie API_KEY, Temperatur usw. eingeben).
- ProzessgestaltungJSON: Definieren Sie die Ausführungsreihenfolge z. B. über JSON:
{"name": "写作增强流","steps": [{"model_id": "gemini","step_type": "大纲生成","step_order": 1},{"model_id": "claude","step_type": "内容扩写","step_order": 2}]} - API-Kapselung: Gesichert und verfügbar über
/v1/chat/completionsAufruf der Schnittstelle, unter Angabe derModellDer Parameter ist der Name des Workflows
Typische Anwendungsszenarien::
- Analyse-Ausführungsmodell: Logical Reasoning mit DeepSeek, dann natürlichsprachliche Ergebnisse mit Claude
- Kreativer Arbeitsablauf: Gemini für Brainstorming, GPT-4 zur Optimierung des Ausdrucks
- Kalibrierungsprozess: Kreuzvalidierung der Konsistenz der Antworten über mehrere Modelle hinweg
Beachten Sie, dass die Browser-Schnittstelle ist nur für die Konfiguration, die tatsächliche Nutzung der Notwendigkeit, über die API aufrufen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepGemini: Multi-Modell-Orchestrierung von Aufgaben und Kapselung in einer API-SchnittstelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie genau ist die DeepGemini-Funktion zur Orchestrierung mehrerer Modelle konfiguriert? Bitte liefern Sie ein Beispiel
