背景
多段階のAIタスクを扱う場合、従来のコーディング・アプローチでは、状態の管理、エラー処理、並列実行を手作業で広範囲に行う必要があり、その結果、非効率的でエラーが発生しやすい開発になります。
コアソリューション
- YAMLでワークフローを定義する例えば、タスクのステップ、デシジョンツリー、並列処理などを記述する明確なYAMLファイルを書くことによって：
main:
- prompt:
content: Generate {{inputs.num_questions}} queries
- over: _.search_queries
map:
tool: web_search
parallelism: 5 - 内蔵ステータス管理追加コーディングなしでセッションの状態とコンテキストを自動的に追跡するプラットフォーム
- ビジュアルテストツールコントロールパネルからリアルタイムでワークフローをデバッグし、各ステップの出力を検証します。
- モジュラー・パッケージング繰り返されるステップは、再利用可能なモジュール（APIコールグループなど）にパッケージ化することができます。
高等技術
複雑な分岐ロジックの場合：
1.使用するdecision-points条件分岐の定義
2.採用evaluateノードはPython式を実行し、フローの行き先を決定する。
3.統合try-catch例外処理ブロック
この答えは記事から得たものである。Julep AI: DSLを使用したマルチステップ・インテリジェント・ボディワークフロー構築のためのAIクラウドプラットフォームについて
