Otimização do fluxo de diálogo usando a combinação de vários modelos do DeepInfra
Os chatbots tradicionais geralmente enfrentam problemas como perda de contexto e respostas únicas. Isso é possível com o DeepInfra:
- Mudança de modelo dinâmicoinvocar diferentes modelos em diferentes estágios do diálogo (por exemplo, Llama 3 para questionários de conhecimento, Mistral para geração de ideias)
- técnicas sensíveis ao contextoNa solicitação de API para o
messagesO histórico completo do diálogo é mantido na matriz, por exemplo:"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"}] - Parâmetros de otimização da resposta: Ajustes
temperature(0,3-0,7 é mais estável),top_p(0,9-0,95 de diversidade equilibrada) e outros parâmetros
Soluções avançadas podem ser implementadas em conjunto com a estrutura LangChain:
1. rastreamento do status do diálogo
2. roteamento automatizado de modelos
3. otimização em tempo real com base no feedback do usuário
Essa resposta foi extraída do artigoDeepInfra Chat: experimentando e invocando vários serviços de bate-papo de modelo grande de código abertoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a experiência de diálogo em várias rodadas dos chatbots com IA?
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