التعامل مع تفاعلات المستخدم المتعددة في Deepseek R1
يدير Deepseek R1 ، وهو نموذج لغة كبير متقدم ، تفاعلات المستخدم المتعددة من خلال معرفات الجلسة ، والتي تعد معرفات فريدة مخصصة لكل جلسة دردشة. يضمن هذا النهج عزل محادثة كل مستخدم والسياق عبر التفاعلات. إليك كيفية معالجة تفاعلات المستخدم المتعددة:
1. إنشاء الجلسة: عندما يبدأ المستخدم في محادثة ، يقوم Deepseek R1 بإنشاء جلسة جديدة مع معرف جلسة فريد. يتم استخدام هذا المعرف لتتبع تدفق المحادثة وإدارتها ، مما يضمن أن الاستجابات مرتبطة بشكل صحيح بإدخال المستخدم [1].
2. المعالجة غير المتزامنة: تم تصميم واجهة برمجة التطبيقات للتعامل مع الاستجابات غير المتزامنة ، مما يسمح للمستخدمين المتعددين بالتفاعل مع النموذج في وقت واحد دون التدخل في جلسات بعضهم البعض. يتم تحقيق ذلك عن طريق معالجة كل جلسة بشكل مستقل ، باستخدام معرف الجلسة للتمييز بين المحادثات [1] [3].
3. الطلبات المتوازية: يدعم DeepSeek R1 طلبات المستخدم المتوازية ، مما يتيح عدة مستخدمين من التعامل مع النموذج في نفس الوقت. يتم تسهيل ذلك عن طريق عزل جلسات العميل ، وضمان عدم تأثير الإجراءات في جلسة واحدة على الآخرين [3].
التعامل مع تفاعلات المستخدم المتعددة معًا.
يستخدم معًا في المقام الأول الذكاء الاصطناعي لتوليد المحتوى والاقتراحات الشخصية ، والاستفادة من واجهة برمجة تطبيقات Openai. على الرغم من أن معًا لا يوضح بالتفصيل بشكل صريح عن كيفية تعامله مع تفاعلات المستخدم المتعددة من خلال معرفات الجلسة مثل Deepseek R1 ، فإنه يركز على ضمان خصوصية المستخدم وأمن البيانات:
1. خصوصية البيانات: معا. AIR تؤكد خصوصية البيانات من خلال إخفاء بيانات المستخدم قبل إرسالها إلى Openai للمعالجة. هذا يضمن حماية المعلومات الشخصية المحددة ، لكنها لا تتناول على وجه التحديد كيفية إدارة تفاعلات المستخدم المتعددة من خلال معرفات الجلسة [8].
2. جدول أعمال الجلسة والبيوس: معا. تم تصميم هذه الميزات لتعزيز تجربة المستخدم ولكنها لا تتضمن تفاعلات معقدة في الوقت الفعلي تتطلب معرفات الجلسة لإدارة السياق [8].
3. التكامل مع Openai: معًا. قد يتضمن تكامل Openai إدارة الجلسة على مستوى Openai ، ولكن هذا ليس مفصلاً بشكل صريح. عادةً ما تتضمن إدارة الجلسة الخاصة بـ Openai تفاعلات تجميع بناءً على معرفات المستخدم أو معرفات الجلسة لتتبع المحادثات ، على غرار كيفية عمل DeepSeek R1 [8].
باختصار ، يتعامل Deepseek R1 مع تفاعلات المستخدم المتعددة من خلال معرفات الجلسة الفريدة والمعالجة غير المتزامنة ، مما يضمن عزل محادثة كل مستخدم ودقيقة في السياق. معًا ، لا يوفر التركيز على توليد المحتوى الذي يحركه الذكاء الاصطناعي معلومات مفصلة عن إدارة معرف الجلسة للتعامل مع تفاعلات المستخدم المتعددة.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://docs.arize.com/arize/llm-tracing/how-to-tracing-manual/sessions-and-users
[3] https://ai.gopubby.com/advanced-chainlit-building-sponsive-chat-apps-with-deepseek-r1-lm-studio-and-olama-d80350325524
[4] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-cimprehmenment-guide
[5] https://docs.helicone.ai/features/sessions
[6] https://news.ycombinator.com/item؟id=42852866
[7]
[8] https://help.togetherplatform.com/hc/en-us/articles/23210662914203-usage-of-ai-at-together