-
LLM 流式输出完全指南:从一次"用户点了发送对着空白屏幕等十几秒"看懂为什么 AI 对话必须用流式
2024 年我做一个网页端的 AI 对话功能用户输入一个问题后端调用大模型把模型的回答显示出来这件事我没多想就有了方案后端调用模型拿到完整的回答字符串返回给前端前端显示出来第一版我做得很顺手后端一个接口里面调模型的 API 等它返回那段完整的文本把文本塞进 JSON 响应里返回前端拿到响应把文本渲染到对话框本地拿几个短问题一测问今天星期几这种一秒不到就出来了我心里很笃定调模型嘛不就是发个请求等个响…- 3
- 0
-
大模型上下文窗口完全指南:为什么 AI 对话越聊越贵、越聊越笨
2024 年我做一个内部 AI 对话助手,刚上线时又快又准,用着用着用户开始抱怨:同一个会话越聊越慢、回答越来越笨、账单还越滚越高。我一度以为是模型质量不稳定想换模型,直到把每次请求真正发出去的 messages 数组打印出来才看明白——问题根本不在模型,而在我每次请求都把整段对话历史原封不动塞回去。模型是无状态的,它不记得上一句话,所谓"多轮对话"全靠你每次把历史重新递交一遍…- 0
- 0
AI对话
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×