DeepInfraマルチモデルの組み合わせによる対話フローの最適化
従来のチャットボットは、文脈の喪失や単一の応答といった問題に直面することが多い。DeepInfraならそれが可能だ：
- 動的モデル切り替え対話の段階によって異なるモデルを呼び出す（例：知識クイズにはLlama 3、アイデア創出にはMistral）。
- 文脈依存技法に対するAPIリクエストでは
messagesたとえば、対話の履歴はすべて配列に保存される："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"}] - 応答最適化パラメータ調整
temperature(0.3-0.7がより安定）、top_p(0.9-0.95のバランスのとれた多様性）およびその他のパラメーター
高度なソリューションは、LangChainフレームワークと組み合わせて実装することができます：
1.対話状況のトラッキング
2.モデル・ルーティングの自動化
3.ユーザーフィードバックに基づくリアルタイム最適化
この答えは記事から得たものである。DeepInfra Chat: さまざまなオープンソースのビッグモデルチャットサービスを体験し、呼び出すについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIチャットボットの多ラウンド対話体験を向上させるには？
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