1)異なる重みで過去の反省内容を挿入する、2)シナリオ固有の承認ルールを動的に挿入する、3)リクエストの複雑さに応じて推論ステップのリソースを割り当てる。例えば、コンプライアンス審査に対応する場合、システムは規制条項に対するプロンプトの重みを強化し、創造的なプロジェクト承認に対応する場合、システムはチーム資格評価の次元に焦点を当てる。
技術実装はLangChainのプロンプト・パイプライン・アーキテクチャを採用し、リクエストのメタデータ(申請者のランク、プロジェクトの緊急度など)をリアルタイムに解析し、最適なプロンプトを構築することをサポートします。あるテクノロジー企業の導入事例では、この技術により、システムが法的な契約審査と研究開発設備の調達承認を同時に処理できるようになり、2つのシナリオの意思決定精度が90%以上に維持されていることが示されています。
この答えは記事から得たものである。LLManager:インテリジェントな自動プロセス承認と人間による監査を組み合わせた管理ツールについて































