Cet article présente une approche systématique pour orchestrer plusieurs grands modèles de langage via une intégration API, en se concentrant sur l'ingénierie des prompts et la collaboration multi-modèles. L'auteur décrit un schéma d'ingénierie pratique qui va au-delà de l'utilisation d'un seul modèle, abordant des défis comme la gestion du contexte, l'agrégation des réponses et la gestion des erreurs entre différents fournisseurs de LLM. Cela reflète une tendance plus large dans la communauté chinoise de développement IA vers la construction de pipelines multi-modèles prêts pour la production. Pour les développeurs internationaux, le point clé est le modèle architectural : un orchestrateur central qui achemine les prompts, gère l'état et combine les sorties de modèles comme GPT, Claude et les alternatives domestiques.
Un guide pratique pour orchestrer plusieurs LLMs via API, combinant ingénierie de prompts et collaboration multi-modèles pour des systèmes de production.