使用DeepInfra多模型组合优化对话流
传统聊天机器人常面临上下文丢失、回复单一等问题。通过DeepInfra可以实现：
- 模型动态切换：在对话不同阶段调用不同模型（如用Llama 3处理知识问答，用Mistral处理创意生成）
- 上下文保持技巧：在API请求的
messages数组中保留完整对话历史，例如："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"}] - 响应优化参数: Ajustes
temperature(0.3-0.7更稳定)、top_p(0.9-0.95平衡多样性)等参数
进阶方案可结合LangChain框架，实现：
1. 对话状态跟踪
2. 自动化模型路由
3. 基于用户反馈的实时优化
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 " 怎样提升AI聊天机器人的多轮对话体验？
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