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:调整
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
本答案来源于文章《DeepInfra Chat:体验并调用各种开源大模型的聊天服务》