技術的な課題
教育現場では、グラフィックQ&Aやテスト用紙の解析など、従来の単一モデルのソリューションでは対応が困難な複雑な要件を同時に処理する必要がありますが、Portkeyのマルチモーダルゲートウェイは完全なソリューションを提供します。
操作ガイド
- モデル構成
Gatewayにマルチモーダルモデルサポート（GPT-4Vなど）を追加し、画像記述／ソリューションステップ生成などの基本機能をテストする。 - コード統合
Python SDKを使ってファイルをアップロードする場合、画像をbase64エンコーディングに変換するか、ファイルパスを直接渡す必要があります：response = client.chat.completions.create(
messages=[{...}],
model="gpt-4-vision-preview",
max_tokens=300
) - パフォーマンス・チューニング
質問バンクタイプのアプリケーションでは、スマート・キャッシングをオンにすることで、80%の重複画像解析のオーバーヘッドを削減できます。
セキュリティに関する推奨事項
入力/出力バリデーション機能により、機密性の高い画像コンテンツをフィルタリングし、教育業界におけるデータコンプライアンスの要件を満たします。
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 " 教育用途でマルチモーダルAI（テキスト＋画像）を安定的に呼び出すには？
