Die technische Herausforderung
In Bildungsszenarien müssen gleichzeitig komplexe Anforderungen wie grafische Fragen und Antworten und das Parsen von Testbögen erfüllt werden, was mit herkömmlichen Einzelmodellen nur schwer möglich ist. Das multimodale Gateway von Portkey bietet eine Komplettlösung.
Leitfaden für den Betrieb
- Modell Konfiguration
Hinzufügen der Unterstützung für multimodale Modelle (z. B. GPT-4V) zu Gateway, um grundlegende Funktionen wie Bildbeschreibung/Lösungsschrittgenerierung zu testen - Code-Integration
Beim Hochladen von Dateien mit dem Python SDK müssen Sie das Bild in base64-Kodierung umwandeln oder den Dateipfad direkt übergeben:response = client.chat.completions.create(
messages=[{...}],
model="gpt-4-vision-preview",
max_tokens=300
) - Leistungsoptimierung
Bei Anwendungen des Typs Fragebank wird durch die Aktivierung der intelligenten Zwischenspeicherung der Aufwand für das Parsen doppelter Bilder in 80% verringert.
Empfehlungen zur Sicherheit
Filtern Sie sensible Bildinhalte mit der Input/Output-Validierungsfunktion, um die Anforderungen an die Einhaltung von Daten im Bildungsbereich zu erfüllen.
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 " Wie erreicht man einen stabilen Einsatz von multimodaler KI (Text + Bild) in Bildungsanwendungen?
