Programme für die technische Praxis zur Gewährleistung der Kohärenz des Dialogs
Obwohl CogVLM2 mehrere Dialogrunden unterstützt, kann es in langen Dialogen zu einem Kontextverfall kommen:
- Verwaltung des DialogstatusPersistieren des Gesprächsdatensatzes mit den Methoden save()/load() des Conversation-Objekts.
- Extraktion von SchlüsselinformationenZusammenfassung nach jeweils 5 Dialogrunden erstellen (erfordert einen Aufruf der Methode get_summary())
- Externe SpeicherhilfeKombination von Vektordatenbanken zur Speicherung historischer Dialogeinbettungen
Standard-Durchführungscode:
from cogvlm2 import CogVLM2
model = CogVLM2.load('dialog_model')
conv = model.start_conversation()
# Dialogablauf mit Zustandsspeicherung
for i in range(10):
user_input = input('Sie: ')
wenn i % 3 == 0: # speichern den Status alle 3 Runden
conv.save('conv_state.pkl')
Antwort = conv.ask(user_input)
print('AI:', Antwort)
Fortgeschrittene TechnikenFür Fachgespräche können bei der Initialisierung Wissensbasisdateien (PDF/TXT) übergeben werden, um die Kontextrelevanz zu erhöhen. Wenn ein Themenwechsel erkannt wird, wird reset_topic() aktiv aufgerufen, um den irrelevanten Kontext zu löschen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCogVLM2: ein quelloffenes multimodales Modell zur Unterstützung des Videoverstehens und mehrerer DialogrundenDie
