Histórico
Ao lidar com tarefas de IA de várias etapas, as abordagens tradicionais de codificação exigem um gerenciamento manual extenso do estado, do tratamento de erros e da execução paralela, resultando em um desenvolvimento ineficiente e propenso a erros.
Soluções essenciais
- Definição de fluxos de trabalho com YAMLPor exemplo, escrevendo arquivos YAML claros que descrevem etapas de tarefas, árvores de decisão e processamento paralelo:
main:
- prompt:
content: Generate {{inputs.num_questions}} queries
- over: _.search_queries
map:
tool: web_search
parallelism: 5 - Gerenciamento de status integradoA plataforma rastreia automaticamente o estado e o contexto da sessão sem codificação adicional
- Ferramentas de teste visualDepuração de fluxos de trabalho em tempo real a partir do painel de controle, validando a saída de cada etapa
- Embalagem modularEtapas repetidas podem ser empacotadas em módulos reutilizáveis (por exemplo, grupos de chamadas de API)
habilidade avançada
Para lógica de ramificação complexa:
1. usardecision-pointsDefinição de ramificações condicionais
2. adoçãoevaluateOs nós executam expressões Python para determinar para onde o fluxo está indo
3. integraçãotry-catchExceções de tratamento de blocos
Essa resposta foi extraída do artigoJulep AI: uma plataforma de nuvem de IA para criar fluxos de trabalho corporais inteligentes em várias etapas usando DSLsO
