基于Portkey的多模态支持，可按四步构建智能教育解决方案：
- Modell Konfiguration：在Gateway添加支持视觉的模型（如GPT-4V、LLaVA），上传各模型API密钥
- 混合调用：使用Python SDK同时传入文本和图像参数（如数学题照片+文字提示”分步解答此题”）
- Optimierung der Ergebnisse：通过Prompts模块设计学科专用提示模板（”你是一位数学老师，用初中生能听懂的方式解释…”）
- 部署交付：使用开源版部署在校内服务器，或通过企业版云服务实现地域覆盖
Realisierung：某在线教育平台借助该方案：
- 图像题识别准确率达92%
- 通过负载均衡将高峰时段响应速度提升3倍
- 利用智能缓存使相同题目的解答成本降低65%
该架构特别适合作业批改、实验报告分析等需要结合图文理解的场景。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPortkey: ein Entwicklungswerkzeug für die Verbindung mehrerer KI-Modelle und die Verwaltung von AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何利用Portkey构建多模态教育应用？
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