O desafio técnico
Os cenários educacionais precisam lidar simultaneamente com requisitos complexos, como perguntas e respostas gráficas e análise de papel de teste, que são difíceis de atender com soluções tradicionais de modelo único.
Guia de operação
- Configuração do modelo
Adicionar suporte a modelos multimodais (por exemplo, GPT-4V) ao Gateway para testar recursos básicos, como descrição de imagens/geração de etapas de solução - integração de código
Ao fazer upload de arquivos usando o Python SDK, você precisa converter a imagem para a codificação base64 ou passar o caminho do arquivo diretamente:response = client.chat.completions.create(
messages=[{...}],
model="gpt-4-vision-preview",
max_tokens=300
) - Ajuste de desempenho
Para aplicativos do tipo banco de perguntas, a ativação do cache inteligente reduz as despesas gerais de análise de imagens duplicadas do 80%
Recomendações de segurança
Filtre o conteúdo de imagens confidenciais com o recurso de validação de entrada/saída para atender aos requisitos de conformidade de dados no setor educacional.
Essa resposta foi extraída do artigoPortkey: uma ferramenta de desenvolvimento para conectar vários modelos de IA e gerenciar aplicativosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma invocação estável de IA multimodal (texto + imagem) em aplicativos educacionais?
