Arquitetura técnica e vantagens de desenvolvimento do processamento multimodal
O AIRouter passa ogenerate_mmA abordagem fornece uma interface de processamento multimodal padronizada com uma arquitetura técnica que contém três componentes principais: uma camada de adaptação de entrada que converte uniformemente dados de mídia em diferentes formatos (por exemplo, imagens JPEG, PNG) para codificação Base64; uma camada de distribuição de roteamento que identifica os recursos de suporte multimodal de cada modelo (por exemplo, compreensão visual do GPT-4o); e uma camada de normalização de resultados que garante que as saídas dos diferentes provedores permaneçam no mesmo formato.
Os desenvolvedores podem concluir tarefas complexas com uma única chamada, por exemplo, ao criar um sistema de descrição de imagens, eles não precisam mais escrever o código de adaptação para as APIs OpenAI e Google Vision separadamente. Os casos de teste mostram que a quantidade de código necessária para desenvolver um chatbot multimodal usando o AIRorter foi reduzida em 70%, e que o código necessário para desenvolver um chatbot multimodal usando o AIRorter foi reduzido em 70%.img_base64Quando os parâmetros passam dados de imagem, o sistema seleciona automaticamente as instâncias do modelo que suportam a visão, evitando que os desenvolvedores precisem lidar manualmente com os problemas de compatibilidade do modelo.
Essa resposta foi extraída do artigoAIRouter: uma ferramenta de roteamento inteligente para invocar vários modelos com uma interface de API unificadaO
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