保障信息完整性的三重防护机制
针对多模型协作的信息丢失风险，可采用以下方案：
- 1. 状态保存：在工作流配置中启用context_persistence=true，将中间结果自动存入deepgemini.db
- 2. 校验机制：在每个步骤添加输出验证规则，示例：
{"validation": "length(response) > 50", "fallback_model": "gpt-4"} - 3. Recovery program：配置watchdog定时任务，监测卡死的模型进程并自动重启
Emergency measures:
- 定期备份SQLite数据库(可设置cron任务)
- 在FastAPI中间件添加请求日志
- 为关键步骤设置fallback模型
- 启用Alembic的版本回退功能
推荐监控：通过dashboard界面的”Workflow Status”面板实时跟踪各步骤状态
This answer comes from the articleDeepGemini: Multi-model orchestration of tasks and encapsulation into an API interfaceThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样防止多模型编排过程中出现的信息丢失问题？
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