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对话模型负责处理对话,您的应用负责管理会话历史、身份验证和工具权限。请限制保留的历史记录,并定义升级处理路径。评估任务完成情况、首个 Token 延迟,以及信息缺失时的表现。
选择一种工作负载,查看它通常需要的 Pod 堆栈、适合的部署方式,以及其中包含的模型类别。
这些架构指南介绍了应用的职责、模型的角色和评估标准。它们只是参考模式;最终配置取决于您的数据、流量和集成需求。
对话模型负责处理对话,您的应用负责管理会话历史、身份验证和工具权限。请限制保留的历史记录,并定义升级处理路径。评估任务完成情况、首个 Token 延迟,以及信息缺失时的表现。
接入经批准的知识库,并只传递完成任务所需的客户信息。创建工单和变更账户需要在应用侧进行授权。衡量回答正确率、转人工情况和政策遵守情况,而不只是对话量。
由您的应用对文档进行分块,并维护检索权限和向量数据库。嵌入用于召回候选内容;可选的重排序会在 LLM 生成回答前优化筛选结果。请评估来源引用、检索召回率以及缺乏依据的陈述。
在请求 LLM 输出结构化字段之前,先使用 OCR 或合适的文档解析器提取文本。根据 schema 校验输出,并保留来源引用。关键的合同或财务字段应由具备资质的人员审核。
选择具备代码能力的模型,并控制哪些代码仓库文件进入提示词。不要将密钥等机密信息放入上下文,并在受控环境中执行生成的代码。在您自己的代码库上比较测试通过率、修改质量和响应时间。
在批量处理之前,先定义标签和 JSON schema。使用有代表性的示例,并设置明确的“未知”类别。跟踪精确率、召回率、符合 schema 的输出比例和每条记录的成本;将低置信度结果转交审核。
语音转文字模型负责转换音频;另一个语言模型可以生成摘要或提取待办事项。在接入音频之前,请确认音频格式、知情同意和保留要求。在真实录音上评估词错误率、对土耳其语口音的处理和说话人区分效果。
LLM 提出工具调用;您的应用负责校验参数并执行允许的操作。设置权限边界、重试上限和审计日志。评估任务成功完成情况、非预期操作,以及从工具故障中恢复的能力。
延迟、Token、GPU 负载和成本,可按区域、模型和 Pod 细分查看。示意数字均标注为演示数据。
控制台沿用网站的设计语言:同样的 Pod、状态圆点、区域代码和遥测。可在独立画板中打开完整控制台。
推理计费应当与请求本身一样可查可验。输入 Token、输出 Token、GPU 时间,以及随之累计的计量。
价格和限制仅为示例,并非现行报价。最终的模型可用性、价格、容量、数据保留期和 SLA 以您的部署协议为准。