Comment fonctionne le système AskSim - Assistant de recherche IA Aperçu de l'architecture Requête utilisateur → Orchestrateur de réponse progressive ├── Phase 1 : Réponse instantanée (200-300ms) │ └── Modèles rapides (Llama-3.1-8B-rapide) ├── Phase 2 : Réponse améliorée (parallèle) │ └── Modèles puissants (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Phase 3 : Amélioration de la recherche (conditionnelle) └── API Serper/Exa → Synthèse avec citations Dans cet exemple particulier : 🔧 Amélioration progressive expliquée : Phase 1 : Llama-3.1-8B-Instruct-rapide - 8 milliards de paramètres - Optimisé pour la vitesse - Temps de réponse de 200ms - Couvre 80% de la qualité de réponse Phase 2 : Llama-3.3-70B-Instruct - 70 milliards de paramètres - Modèle 8,75 fois plus grand - Ajoute de la nuance, des exemples, de la profondeur - Complète les 20% restants Résultat : 100% de qualité, 10x meilleure expérience utilisateur. C'est comme avoir un assistant rapide qui répond immédiatement, tandis qu'un professeur prépare une conférence détaillée en arrière-plan. Fonctionnalités spéciales 1. Réponses progressives ultra-rapides - 200ms jusqu'au premier token - Les utilisateurs voient les réponses instantanément, pas après 3+ secondes - Exécution parallèle des phases - amélioration et recherche s'exécutent simultanément - Amélioration progressive (instantanée → améliorée → recherche) 2. Intégration de recherche intelligente - Détection automatique des requêtes sensibles au temps - Fournisseurs de recherche doubles (Serper + Exa) 3. Système multi-modèle optimisé en coût - sélection de modèle par niveaux @nebiusaistudio - Niveaux de qualité : instantanée → améliorée → premium - Paiements utilisant x402 par @CoinbaseDev @yugacohler et @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND