Drei Optimierungsstrategien zur Effizienzverbesserung
Bei Problemen mit der Effizienz des CommonGround-Workflows wird die folgende Vorgehensweise empfohlen:
- ParallelisierungUmwandlung eines linearen Arbeitsablaufs in einen parallelen Zweig, indem Sie Gruppen von Knoten, die gleichzeitig ausgeführt werden können, mit der Funktion "Parallele Blöcke" nach dem Aufrufen des Bearbeitungsmodus umschließen.
- Caching-MechanismusAktivieren Sie die Zwischenspeicherung der Ergebnisse wiederholter Aufrufe von Intelligenzen, indem Sie in den Knoteneigenschaften die "Gültigkeitsdauer des Zwischenspeichers" festlegen (empfohlen werden 5-10 Minuten).
- Optimierung der ModellauswahlAnpassung geeigneter Modelle für verschiedene Aufgabenphasen, z. B. Claude-3-long für Forschungsaufgaben und GPT-4-turbo für die Codegenerierung.
Tipp für Fortgeschrittene: Verwenden Sie den in die Plattform integrierten Performance Analyser (in der Debugging-Symbolleiste), um eine Heatmap der Ausführungszeit zu erstellen und Engpassknoten zu visualisieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCommonGround: Aufbau einer Workflow-Plattform für Multi-Intelligence-ZusammenarbeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Ausführungseffizienz von Multi-Intelligence-Workflows verbessern?
