Hintergrund
Wenn es um mehrstufige KI-Aufgaben geht, erfordern herkömmliche Kodierungsansätze eine umfangreiche manuelle Verwaltung von Zuständen, Fehlerbehandlung und paralleler Ausführung, was zu einer ineffizienten und fehleranfälligen Entwicklung führt.Julep AI bietet eine strukturierte Lösung durch eine domänenspezifische Sprache (DSL).
Zentrale Lösungen
- Definition von Arbeitsabläufen mit YAMLDurch das Schreiben von übersichtlichen YAML-Dateien, die z.B. Aufgabenschritte, Entscheidungsbäume und Parallelverarbeitung beschreiben:
main:
- prompt:
content: Generate {{inputs.num_questions}} queries
- over: _.search_queries
map:
tool: web_search
parallelism: 5 - Integrierte StatusverwaltungPlattform verfolgt automatisch den Sitzungsstatus und -kontext ohne zusätzliche Kodierung
- Visuelle TestwerkzeugeDebugging von Workflows in Echtzeit über das Bedienfeld, Validierung der Ergebnisse jedes Schritts
- Modulare VerpackungWiederholte Schritte können in wiederverwendbare Module (z. B. API-Aufrufgruppen) verpackt werden.
fortgeschrittene Fähigkeit
Für komplexe Verzweigungslogik:
1. verwendendecision-pointsDefinition von bedingten Verzweigungen
2. die AnnahmeevaluateKnoten führen Python-Ausdrücke aus, um zu bestimmen, wohin der Fluss fließt
3. die Integrationtry-catchBlockieren von Ausnahmen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelJulep AI: Eine KI-Cloud-Plattform zur Erstellung mehrstufiger intelligenter Körper-Workflows mit DSLsDie
