ID เซสชันมีบทบาทสำคัญในการสร้างความมั่นใจในความต่อเนื่องในการโต้ตอบระหว่าง Deepseek R1 และ Together.AI โดยการรักษาบริบทที่สอดคล้องกันตลอดการสนทนาของผู้ใช้ นี่คือวิธีการทำงาน:
1. การเริ่มต้นของเซสชัน: เมื่อผู้ใช้เริ่มมีปฏิสัมพันธ์กับรุ่น Deepseek R1 ผ่านทางเข้าด้วยกันจะสร้าง ID เซสชันที่ไม่ซ้ำกัน ID นี้ใช้เพื่อระบุเซสชันการสนทนาของผู้ใช้และรักษาบริบท
2. ความต่อเนื่องตามบริบท: ID เซสชันอนุญาตให้โมเดลเรียกคืนการโต้ตอบก่อนหน้านี้ภายในเซสชันเดียวกัน ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถสร้างตามคำตอบก่อนหน้านี้เพื่อให้แน่ใจว่าการสนทนาจะไหลอย่างมีเหตุผลและสอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่นหากผู้ใช้ถามคำถามติดตามผลที่เกี่ยวข้องกับแบบสอบถามก่อนหน้านี้โมเดลสามารถเข้าใจบริบทและให้การตอบกลับที่เกี่ยวข้อง
3. การรวม API: เมื่อใช้ร่วมกัน API ของ AI เพื่อโต้ตอบกับ Deepseek R1 โดยทั่วไป ID เซสชันจะรวมอยู่ในส่วนหัวคำขอ API หรือน้ำหนักบรรทุก สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคำขอที่ตามมาแต่ละครั้งจะเชื่อมโยงกับการสนทนาอย่างต่อเนื่องทำให้แบบจำลองสามารถเข้าถึงและสร้างเมื่อมีปฏิสัมพันธ์ก่อนหน้านี้ [1] [5]
4. การปรับใช้แบบไร้เซิร์ฟเวอร์: โครงสร้างพื้นฐานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ของ AI นั้นรองรับความต่อเนื่องนี้โดยการจัดการรหัสเซสชันอย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วสภาพแวดล้อมที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์จะจัดการกับการร้องขออย่างอิสระ ID เซสชันจะช่วยรักษาสถานะที่สอดคล้องกันในคำขอที่แตกต่างกันเพื่อให้มั่นใจว่าการตอบสนองของโมเดลนั้นเกี่ยวข้องกับบริบท [2] [3]
5. ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: การใช้รหัสเซสชันยังช่วยในการรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้โดยการรับรองว่าการโต้ตอบนั้นแยกออกจากเซสชันเฉพาะ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่ใช้ร่วมกันในช่วงเซสชั่นไม่สามารถเข้าถึงได้นอกมันเพิ่มความปลอดภัยและการควบคุมความเป็นส่วนตัว [2]
โดยสรุป ID เซสชันทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างการโต้ตอบที่แตกต่างกันภายในเซสชันการสนทนาทำให้ R1 Deepseek R1 ให้การตอบสนองที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบทเมื่อรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานของ AI ความต่อเนื่องนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ไร้รอยต่อโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันที่จำเป็นต้องใช้เหตุผลที่ซับซ้อนและความเข้าใจตามบริบท
การอ้างอิง:
[1] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[2] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-at-scale-fast-serverless-apis-and-large-scale-together-asearing-clusters
[3] https://www.together.ai/blog/deploy-deepseek-r1-and-distilled-models-seciary-on-together-ai
[4] https://www.synthesia.io/post/ai-tools
[5] https://community.appsmith.com/content/guide/building-chat-app-deepseek-r1-and-togetherai-under-5-minutes
[6] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
[7] https://docs.together.ai/docs/prompting-deepseek-r1
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp39cv/together_has_started_hosting_deepseek_v3_finally/