Soluções de otimização de desempenho de vários modelos
O Auto-Deep-Research suporta a troca flexível do modelo LLM com estratégias de otimização específicas, incluindo:
- Correspondência de características do modelo:
- O OpenAI GPT-4 é recomendado para análises de alta precisão.
- Prefira o Deepseek para processar conteúdo chinês
- Requer Grok configurável por programa gratuito (requer chave de API XAI)
- especifica o método:A inicialização é feita por meio do
--COMPLETION_MODELespecifica o modelo, por exemplo--COMPLETION_MODEL deepseek - Dicas de monitoramento de desempenho:
- Observe o tempo de processamento e o uso de tokens das saídas do terminal
- Diferentes combinações de modelos para testar o mesmo assunto e comparar a qualidade dos resultados
- Recomenda-se que as tarefas complexas sejam divididas em subtarefas a serem executadas separadamente
- Controle de custos de API:
- Uso de amostras pequenas na fase de teste
- As informações confidenciais são tratadas com modelos locais
- Definir lembretes de orçamento para evitar excessos
Atenção:Há uma compensação entre a eficácia do modelo e a capacidade de resposta da API, e recomenda-se que nós de API geograficamente semelhantes sejam selecionados com base no ambiente de rede.
Essa resposta foi extraída do artigoAuto-Deep-Research: colaboração de vários agentes para realizar consultas à literatura e gerar relatórios de pesquisaO
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