在当今人工智能的快速发展中,如何高效地利用不同的AI模型来提升工作效率,成为了许多开发者和企业关注的焦点。本文将深入探讨如何通过4个GPT-4o模型与其他多模型的编排,构建一个强大的AI工作流,并与o1-preview的数据结果进行对比,帮助你更好地理解这一技术的价值与应用。💡
一、AI工作流思维链的价值与优势
在传统的AI问答系统中,单一模型往往难以满足复杂的需求,毕竟每个模型都有自己的优点和缺点。但是我们可以通过O1理念,让多个大模型相互组合,这样,我们就可以实现更为灵活和高效的问答系统。特别是当我们将国产模型嵌入其中时,这种组合不仅能够实现实时联网的功能,还能在多样性和准确性上大幅提升。
1. AI工作流思维链的编排教程
如果不知道怎么利用AI工作流编排多模型思维链的同学,可以看这篇文章,这是手把手教你制作一个混合思维链的AI工作流教程:https://blog.csdn.net/zhouzongxin94/article/details/142449854
2. AI工作流实时联网能力
(1)o1-preview虽然在推理能力上表现尤其出色,但其缺乏联网功能,从根本上限制了实时数据获取和更新上的能力。
(2)AI工作流,我们可以根据AI工作流的特性,通过文心一言模型进行自定义编排,是可以实现实时联网的,并且可以获取最新的信息和知识,而且还能提升问答的准确性和时效性。
3. 成本效益的优化
在价格方面,o1-preview每百万token的输出价格高达60$,是GPT-4o的四倍,甚至是4o mini的一百倍。
但是我们可以通过混合模型的编排,可以选择最适合的模型来完成不同的任务。例如,使用成本较低的4o mini进行简单总结和初始领域的分析,而将复杂的知识分析交给4o或国产模型处理。这种策略不仅降低了成本,还提高了整体的效率。
二、2种AI问答方式的对比分析
1. 前期准备:了解不同AI模型的优势
在构建AI工作流时,我们需要根据任务的复杂性和需求选择合适的模型。以下是您提到的一些模型的优点概述:
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GPT-4o-Mini:
- GPT-4o mini 不仅性能更强,这刀$绝对是非常亲民。也就是4o的mini版本。在处理日常的内容中,完全够用
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GPT-4o:
- GPT-4o 优势在于其显著提升的语言理解和生成能力、知识推理和问答能力、应对偏见和敏感性的处理能力,以及其在多模态支持、自我学习和迭代方面的进步
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o1-preview:
- o1-preview 最大优势在于其强大的推理能力和逻辑思考能力,以及在处理复杂问题时的效率和准确性
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Claude-3.5-Sonnet:
- Claude 3.5 Sonnet 在深度推理、广泛知识和精确编码技能要求的任务中,表现尤为出色。
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月之暗面:
- Kimi 最大优势在于其对长文本的阅读分析能力,目前已经能够阅读200万字的超长文本,并帮助用户提炼重点。它能够处理和分析大量的信息,提高工作效率。
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文心一言 4.0:
- 文心一言 优势在于其知识增强、检索增强和对话增强的技术特色,以及在中文自然语言处理领域的优秀表现。但我更在意的是它实时联网的功能
每个模型都有其独特的优势,适用于不同的应用场景和用户需求。选择合适的模型可以根据具体的任务和目标进行。
2. 实际对比分析
我们通过以下问题进行模型的对比,因为AI工作流思维链我使用mini实现的,所以我就用4o-mini与AI工作流思维链和o1-preview进行比对:
- 问题1:普通的程序员编程问答
我们问同一个问题:
这段代码有问题吗?def calculate_area(radius):area = 3.14 * radius * radiusreturn area
print(calculate_area())
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4o-mini
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AI工作流思维链
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o1-preview
分析如下:
4o-mini:给出了错误点,并且帮你写出来了一段修复后的代码
AI工作流思维链:这是用纯mini编排的也是成功给出了错误代码,以及建议。并且还有推理过程中的一些潜在问题点。
o1-preview :直接给出了你的报错信息,不仅给出了答案,还给你优化了代码。
- 问题2:推理题问答
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4o-mini
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AI工作流思维链
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o1-preview
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分析如下:
4o-mini:直接使用mini,答案是不准确的。得出来的结果是38瓶
AI工作流思维链:这里是用了4o-mini于4o模型相结合得出来的结果。答案是正确的39瓶,也是给出来了一个文字描述的步骤。
o1-preview :o1得出来了非常准确的结果39瓶,并且步骤是非常的详细。其中包括计算公式。
能用AI工作流编排传送门:https://www.nyai.chat/chat?invite=nyai_1141439&fromChannel=csdn
毕竟这里面包含了10多种AI模型。其中包含GPT-4o-Mini、GPT-3.5 Turbo、GPT-4 Turbo、GPT-4o、GPT-o1、Claude-3.5-Sonnet、Gemini Pro、月之暗面、文心一言 4.0、通易千问 Plus等众多模型。你想用哪个用哪个,随意切换。
三、结论与展望
通过对比分析,我们可以看到,利用多模型编排的AI工作流在灵活性、实时性和成本效益上都具有显著优势。虽然那无法匹敌o1-preview模型。但是可以用最节省美刀的AI工作流思维链的方式。来得到我们想要的结果。
未来,随着技术的不断进步和模型的不断优化,这种工作流将会在更多领域得到应用。
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希望这篇文章能帮助你更好地理解AI工作流的构建与应用!如果你有任何问题或想法,欢迎在评论区留言讨论!💬