企业官网建设流程全解析

哪些公司网站做的好,网络营销有什么用,域名备案不是网站公司做的,做影视网站存储视频会侵权吗文章解析大模型动态选择机制#xff0c;指出选择由应用层代码控制而非Prompt。介绍三种路由模式#xff1a;规则路由、两阶段智能路由和固定模型选择。强调路由策略发生在LLM推理前#xff0c;通过策略模式和配置驱动实现。支持多维度路由策略#xff0c;建议使用外部配置文…文章解析大模型动态选择机制指出选择由应用层代码控制而非Prompt。介绍三种路由模式规则路由、两阶段智能路由和固定模型选择。强调路由策略发生在LLM推理前通过策略模式和配置驱动实现。支持多维度路由策略建议使用外部配置文件管理规则避免硬编码。我一直对“大模型如何动态选择模型”感到困惑今天梳理清楚了实际上「模型的动态选择从来不是由 Prompt 决定的而是由应用层代码控制的系统行为」。根据架构设计的不同常见的实现可分为以下三种模式三种模型路由模式「模式一仅靠规则/元数据路由无 LLM 参与分类」系统通过关键词匹配、正则规则、用户标签或请求上下文如 API 路径、任务字段直接判断任务类型。示例请求中包含task_type: bi_query→ 自动路由到 Qwen-Max。✅ 优点低延迟、低成本、可解释性强。「模式二两阶段智能路由LLM 辅助分类 代码调度」「第一阶段任务识别」使用一个轻量级模型如小型 LLM、NLU 模型甚至规则引擎分析用户输入识别其所属任务类型。此时会用到 Prompt例如“请判断以下问题属于哪一类选项[客服 / 数据分析 / 文案生成 / 其他]。问题‘上个月销售额是多少’”输出可能是结构化标签如{task_type: 数据分析}。「第二阶段模型调度」**「由后端代码」**根据识别出的任务类型从预设策略中选择最合适的主力模型如 GPT-4 用于高精度任务Qwen-Max 用于成本敏感场景进行实际推理。✅ 优点适应性强能处理模糊或复杂意图。⚠️ 注意「Prompt 只参与“理解任务”不参与“调用模型”」。「模式三人工指定或固定模型无动态路由」所有请求强制使用同一个模型如全走 GPT-4。虽然简单但无法平衡成本、效果与延迟通常用于 MVP 或特殊场景。✅ 核心原则「模型路由Model Routing是系统控制逻辑发生在任何 LLM 推理之前完全由后端代码实现。」Prompt 的作用仅限于“作为输入内容”它无法触发模型切换、调用工具或改变执行路径。即使在两阶段架构中「LLM 只是“提供建议”如输出任务类别最终是否采纳、调用哪个模型始终由你的代码决策」。这保证了系统的可控性、安全性与可配置性。注意实现过程中使用匹配路由规则「需要定义任务类型」 选择模型「可以定义模型优先级」「还得设置默认模型以防匹配不到路由规则中的任务类型」。还可以支持更多维度的路由策略。一、典型实现方式代码结构下面是一个清晰、可扩展的实现方案采用「策略模式 配置驱动」。1. 定义统一接口抽象层# model_adapters.py from abc import ABC, abstractmethod class ModelAdapter(ABC): abstractmethod def generate(self, prompt: str, **kwargs) - dict: pass property abstractmethod def name(self) - str: pass2. 实现具体模型适配器# adapters/gpt4_adapter.py from model_adapters import ModelAdapter import openai class GPT4Adapter(ModelAdapter): def __init__(self, api_key: str): self.client openai.OpenAI(api_keyapi_key) def generate(self, prompt: str, **kwargs): response self.client.chat.completions.create( modelgpt-4o, messages[{role: user, content: prompt}], temperaturekwargs.get(temperature, 0.7) ) return { text: response.choices[0].message.content, usage: response.usage, model: gpt-4o } property def name(self): return gpt-4o# adapters/qwen_adapter.py from model_adapters import ModelAdapter import dashscope class QwenMaxAdapter(ModelAdapter): def __init__(self, api_key: str): dashscope.api_key api_key def generate(self, prompt: str, **kwargs): response dashscope.Generation.call( modelqwen-max, promptprompt, temperaturekwargs.get(temperature, 0.7) ) return { text: response.output.text, usage: {total_tokens: response.usage.total_tokens}, model: qwen-max } property def name(self): return qwen-max3. 定义路由策略核心逻辑# model_router.py from typing import Dict, List from model_adapters import ModelAdapter class ModelRouter: def __init__(self, config: dict, adapters: Dict[str, ModelAdapter]): config 示例: { routes: [ { task_types: [high_precision, medical], models: [gpt-4o, claude-3-opus], fallback: qwen-max }, { task_types: [bulk_processing, summarization], models: [qwen-max, llama3-70b], fallback: qwen-plus } ] } self.config config self.adapters adapters # {gpt-4o: GPT4Adapter(...), ...} def select_model(self, task_type: str) - ModelAdapter: # 1. 匹配路由规则 for route in self.config[routes]: if task_type in route[task_types]: # 2. 按优先级尝试可用模型 for model_name in route[models]: if model_name in self.adapters: return self.adapters[model_name] # 3. 降级到 fallback fallback route[fallback] if fallback in self.adapters: return self.adapters[fallback] else: raise RuntimeError(fNo available model for task: {task_type}) # 默认 fallback return self.adapters.get(default) or next(iter(self.adapters.values()))4. 使用示例# main.py from model_router import ModelRouter from adapters.gpt4_adapter import GPT4Adapter from adapters.qwen_adapter import QwenMaxAdapter # 初始化所有模型适配器 adapters { gpt-4o: GPT4Adapter(api_keysk-xxx), qwen-max: QwenMaxAdapter(api_keysk-yyy) } # 路由配置可从 YAML/JSON 文件加载 routing_config { routes: [ { task_types: [customer_service, faq], models: [qwen-max], # 低成本场景 fallback: qwen-plus }, { task_types: [device_fault_analysis, legal_review], models: [gpt-4o], fallback: qwen-max } ] } router ModelRouter(routing_config, adapters) # 根据任务类型选择模型 task_type device_fault_analysis selected_model router.select_model(task_type) # 构造 Prompt这一步才用到 Prompt prompt 请分析以下问题电池电量过低... # 调用模型 result selected_model.generate(prompt) print(result[text])二、进阶支持更多维度的路由策略你还可以扩展select_model方法支持维度示例「用户等级」VIP 用户 → GPT-4普通用户 → Qwen「成本预算」单次调用成本 $0.01 → 用开源模型「延迟要求」实时对话 → 本地部署 Llama离线批处理 → GPT-4「地域合规」中国用户 → 国产模型Qwen海外 → GPT只需在select_model中增加判断条件即可def select_model(self, task_type: str, user_tier: str free, region: str global): ...三、配置化建议不要硬编码将路由规则写在外部配置文件中例如model_routing.yamlroutes: - task_types: [customer_service, faq, order_query] models: [qwen-max, qwen-plus] fallback: qwen-turbo constraints: max_cost_per_call: 0.005 max_latency_ms: 1500 - task_types: [medical, legal, financial_advice] models: [gpt-4o, claude-3-sonnet] fallback: qwen-max constraints: min_accuracy_score: 0.9然后在代码中加载该配置。四、总结问题答案「是否用 Prompt 选择模型」❌ 不是。Prompt 是给模型的输入模型选择发生在调用前。「谁负责选择模型」✅ 你的应用代码中的“模型路由器”Model Router。「如何实现灵活切换」✅ 用策略模式 配置文件避免 if-else 硬编码。「能否结合 LLM 自己选」⚠️ 可以让 LLM 输出“建议用哪个模型”但不推荐——增加成本、不可控、难审计。应由系统控制。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】