理解模型输出配置

理解模型输出配置

这张图展示了大语言模型（LLM）聊天交互的流程架构，可从以下模块逐一解析：

1. Prompt（输入模块）

• 包含两部分：
  • Chat Options（运行时选项）：标注为<<Runtime>>，是每次请求时传递的参数，若与启动选项冲突则覆盖启动选项。
  • Instructions（指令）：可以是文本、音频、图像 / 视频（针对计算机视觉模型）等形式，作用是将输入转换为模型特定的原生输入格式。

2. ChatModel / StreamingChatModel（模型核心模块）

这是聊天模型的核心层，包含两个关键部分：

• 启动时 Chat 选项：标注为<<Start-Up>>，是模型初始化时设置的选项（不同模型可选择性实现）。
• 三个处理节点：
  • Convert Input：将 Prompt 中的指令转换为模型可理解的原生输入格式。
  • Merge Options：合并 “运行时 Chat 选项” 和 “启动时 Chat 选项”，遵循 “运行时选项覆盖启动选项” 的规则。
  • Convert Output：将模型输出转换为统一的ChatResponse格式。

3. Native LLM API（原生大语言模型接口）

这一层是模型的底层交互，包含：

• Request：经转换和选项合并后的请求，发送给 AI 模型。
• AI Model：实际的大语言模型，处理请求并生成响应。
• Response：模型生成的原生响应，传递给Convert Output节点进行格式转换。

4. ChatResponse（输出模块）

是统一的输出格式，包含：

• Generations：生成结果的集合，包含：
  • Output：模型生成的最终内容（如文本回答）。
  • Metadata（元数据）：包含模型输出的额外信息（如生成时长、tokens 统计等），此处有两个元数据模块，可能表示多维度的元信息。

整体流程总结

1. 输入阶段：Prompt 提供指令和运行时选项，指令被转换为模型原生输入格式。
2. 选项处理：运行时选项与启动时选项合并，运行时选项优先级更高。
3. 模型交互：处理后的请求发送给Native LLM API，模型生成原生响应。
4. 输出转换：原生响应被转换为ChatResponse格式，包含生成内容和元数据。

这张图清晰地梳理了从用户输入到模型输出的全流程，以及 “选项合并”“格式转换” 等关键环节的设计逻辑。