Vollständiges Programm für das strukturierte Management des Dialogs
Core wurde speziell zur Lösung dieses Problems entwickelt und wird auf drei Ebenen umgesetzt:
- Grundlegende KonfigurationWenn Sie Dialogregeln in den Einstellungen erstellen, achten Sie darauf, dass Sie eine eindeutige SessionId festlegen (UUID-Generator empfohlen), damit Sie einen einzigen vollständigen Dialog zusammenstellen können.
- Optimierung der SpeicherungBei langen Dialogen empfiehlt es sich, die Funktion "chunk storage" zu aktivieren, die für jeweils 5 Dialogrunden einen Kindknoten erzeugt, um zu große Speicherknoten zu vermeiden.
- Analytische AnwendungenMit der Cluster-Ansicht auf der Graph-Seite gruppiert das System die Konversationen automatisch nach Zeit/Thema, und wenn Sie auf einen Knoten klicken, können Sie den spezifischen Inhalt der Aufforderung und der Antwort sehen.
Hinweis: Das aktuelle Llama-Modell erfordert eine zusätzliche Middleware-Konfiguration, um das Datenformat zu konvertieren. Daher wird empfohlen, für eine optimale Kompatibilität vorerst das Modell der GPT-Serie zu verwenden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCore: ein Werkzeug zur personalisierten Speicherung großer ModelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man das Problem der großen Modelldialogsätze lösen, die schwer strukturiert zu verwalten sind?
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