Optimierung des Dialogablaufs durch DeepInfra-Multimodell-Kombination
Herkömmliche Chatbots haben oft mit Problemen wie Kontextverlust und Einzelantworten zu kämpfen. Dies ist mit DeepInfra möglich:
- Dynamischer Modellwechsel: verschiedene Modelle in verschiedenen Phasen des Dialogs aufrufen (z.B. Llama 3 für Wissensquiz, Mistral für Ideenfindung)
- kontextabhängige TechnikenIn der API-Anfrage für die
messagesDer gesamte Dialogverlauf wird zum Beispiel in dem Array gespeichert:"messages": [{"role": "system", "content": "你是一个中文客服助理"},{"role": "user", "content": "上次说的退货政策"}] - Parameter zur Optimierung der ReaktionAnpassungen
temperature(0,3-0,7 ist stabiler),top_pParameter wie (0,9-0,95 ausgewogene Vielfalt)
Erweiterte Lösungen können in Verbindung mit dem LangChain-Framework implementiert werden:
1. die Verfolgung des Gesprächsstatus
2. automatisiertes Modell-Routing
3. eine Echtzeit-Optimierung auf der Grundlage von Nutzer-Feedback
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepInfra Chat: Erleben und Aufrufen einer Vielzahl von quelloffenen Big Model Chat-DienstenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Mehrrunden-Dialogerlebnis von KI-Chatbots verbessern?
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