Implementierungspfad für die hybride Bereitstellung
Wichtige Schritte zum hybriden Einsatz mit TaskingAI:
- Lokale ModulbereitstellungOllama: Lokale Ausführung von leichtgewichtigen Modellen wie Mistral über Ollama
- Service RegistrierungTaskingAI: Hinzufügen von lokalen Modell-Endpunkten zur TaskingAI-Konsole (http://localhost:11434)
- VerkehrsführungAutomatisches Routing auf der Grundlage von Anforderungsmerkmalen:
- Anforderungen an niedrige Latenzzeiten → Lokale Modelle
- Hohe Präzisionsanforderungen → Cloud Claude/GPT - DatensynchronisationPflege einer konsistenten Wissensbasis mit Hilfe der Fernspeicherfunktion des RAG-Systems
Besonderer Hinweis: Konfigurieren Sie den Parameter TASKINGAI_LOCAL_MODEL_ENABLED=True in der .env-Datei, um den gemischten Modus zu aktivieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTaskingAI: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung nativer KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich technische Hindernisse für den hybriden Einsatz von lokalen Modellen und cloudbasierten KI-Diensten überwinden?
