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小李(研发工程师): 小张,我们最近要构建一个融合门户,听说你对大模型很了解?能给我讲讲怎么结合两者吗?
小张(AI专家): 当然可以。我们可以利用大模型的强大能力,比如对话理解、数据处理等,来增强门户的功能。
小李: 那具体怎么做呢?我看到公司已经有了一个基础的大模型框架。
小张: 我们可以用这个框架,首先定义一个接口,让门户能够调用大模型的服务。例如,用户提问时,门户通过接口将问题传递给大模型。
代码示例:
class FusionPortal:
def __init__(self, model_service):
self.model_service = model_service
def process_query(self, query):
response = self.model_service.generate_response(query)
return response
class ModelService:
def generate_response(self, query):
# 模拟大模型响应
return f"您问的是 {query},答案是..."
portal = FusionPortal(ModelService())
result = portal.process_query("什么是代理价?")
print(result) # 输出: 您问的是 什么是代理价?, 答案是...
小李: 这样确实能让门户更智能。不过,大模型可能会有性能瓶颈,如何优化呢?
小张: 这里可以引入代理价的概念。通过设置合理的代理价,控制请求频率,避免直接访问大模型导致过载。
代码示例:
import time
class RateLimiter:
def __init__(self, max_calls, interval):
self.max_calls = max_calls
self.interval = interval
self.calls = 0
self.last_call = time.time()
def allow_request(self):
now = time.time()
if now - self.last_call >= self.interval:
self.calls = 1
self.last_call = now
return True
elif self.calls < self.max_calls:
self.calls += 1
return True
else:
return False
limiter = RateLimiter(max_calls=5, interval=60)
if limiter.allow_request():
print("请求成功")
else:
print("请求过于频繁,请稍后再试")
小李: 原来如此!这样既能提升效率,又能保护大模型资源。
小张: 是的,通过融合门户和大模型,加上代理价的合理使用,我们可以构建出高效且稳定的智能服务系统。
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