Portkeyのマルチモーダルサポートに基づき、スマート教育ソリューションは4つのステップで構築できる：
- モデル構成Gatewayにビジョン対応モデル（GPT-4V、LLaVAなど）を追加し、各モデルのAPIキーをアップロードします。
- ミックス・アンド・マッチ・コールPython SDKを使用して、テキストと画像の両方のパラメータを渡すことができます（例：数学の問題の写真＋「ステップバイステップでこの問題を解く」というテキストプロンプト）。
- 結果の最適化:: Promptsモジュール（「あなたは数学の先生です、中学生が理解できるように説明してください」）を通じて、科目別のプロンプトのテンプレートをデザインする。
- デプロイメント・デリバリーオープンソース版で学内サーバーを展開するか、エンタープライズ版のクラウドサービスで地理的なカバレッジを実現する。
実現このプログラムの助けを借りて、オンライン教育プラットフォーム：
- 92%の画像質問認識精度
- 負荷分散によりピーク時の応答速度を最大3倍向上
- スマート・キャッシングを使用して、同じトピックへの回答コストを削減 65%
このアーキテクチャーは、宿題の添削や実験レポートの分析など、グラフィックとテキストを組み合わせて理解する必要のあるシナリオに特に適している。
この答えは記事から得たものである。Portkey：複数のAIモデルを接続し、アプリケーションを管理するための開発ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Portkeyでマルチモーダル教育アプリケーションを構築するには？
