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- 新增多个文档文件，覆盖基本使用、高级功能、部署指南等 - 创建数据管理、模型配置、历史记录等详细指南 - 添加上下文管理、工具调用、变量系统等高级功能文档 - 提供快速开始、常见问题、故障排除等实用信息
3.0 KiB
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模型管理
本指南介绍如何配置和管理 Prompt Optimizer 支持的各种AI模型。
🤖 支持的AI模型
主流模型提供商
- OpenAI - GPT-4, GPT-3.5等系列模型
- Gemini - Google的Gemini Pro系列
- DeepSeek - DeepSeek Chat和Coder系列
- 智谱AI - GLM-4系列模型
- SiliconFlow - 多种开源模型集成
- 自定义模型 - 支持任意OpenAI兼容接口
⚙️ 模型配置（符合正常流程测试）
配置步骤
-
打开模型管理
- 点击右上角的“⚙️ 模型管理”
- 弹出“模型配置”对话框（包含 OpenAI/Gemini/…）
-
添加 API 密钥
- 选择要配置的模型提供商
- 输入对应的 API 密钥
- 点击“测试连接”（应显示清晰的成功/失败提示）
-
保存配置
- 点击“保存”完成配置
- 再次打开应保持原配置（持久化）
- 主界面模型选择器应包含新配置的模型（状态指示正常）
高级参数配置
除了API密钥，还可以为每个模型设置高级参数：
常用参数：
- Temperature - 控制输出的随机性 (0.0-1.0)
- Max Tokens - 限制输出的最大长度
- Top P - 控制采样的多样性
- Frequency Penalty - 降低重复内容的概率
配置示例：
{
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 4096,
"top_p": 0.9,
"frequency_penalty": 0.1
}
🎛️ 模型选择与状态
界面选择
- 主界面右上角可切换当前使用的模型
- 状态指示器显示可用/异常（与“测试连接”一致）
选择策略
根据用途选择
- 日常使用 - GPT-4或Gemini Pro，平衡性能与成本
- 创意写作 - 使用较高的Temperature (0.7-0.9)
- 技术文档 - 使用较低的Temperature (0.1-0.3)
- 本地部署 - 配置Ollama等本地模型
成本优化
- 成本考虑 - 日常使用可选择成本较低的模型
- 质量要求 - 重要任务使用更强大的模型
- 速度需求 - 需要快速响应时选择速度较快的模型
- 隐私要求 - 敏感内容可使用本地部署的模型
🔧 故障排除
连接问题
-
API密钥错误
- 检查密钥是否正确复制
- 确认密钥是否有效期内
- 验证API权限设置
-
网络问题
- 检查网络连接状态
- 确认防火墙设置
- 尝试使用代理服务器
-
设置不生效/丢失
- 关闭后重新打开模型管理核对配置是否持久
- 刷新页面后检查模型选择器是否仍可用
- 清理浏览器缓存前先导出数据备份
-
额度不足
- 检查API账户余额
- 确认使用限制设置
- 考虑升级账户套餐
性能优化
- 合理配置参数 - 避免不必要的token消耗
- 缓存常用配置 - 保存经常使用的模型设置
- 监控使用情况 - 定期检查API使用统计
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