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