Descrição do desafio
A execução de tarefas de IA geralmente falha devido à instabilidade da API, às flutuações da rede etc. As soluções tradicionais exigem a gravação manual da lógica de repetição:
Programa de otimização da confiabilidade
- Configuração da repetição automática::
- Configurações globais: definidas no cabeçalho YAML da tarefa
retry_policy: {max_attempts: 3, delay: 5s} - Para etapas específicas: adicione etapas propensas a falhas (por exemplo, chamadas de API)
retry:campo
- Configurações globais: definidas no cabeçalho YAML da tarefa
- Gerenciamento de dependências::
- fazer uso de
depends_onEsclarecer as dependências das etapas - A plataforma detecta e resolve automaticamente os conflitos de dependência
- fazer uso de
- monitoramento em tempo real::
- Painel que mostra o status de todas as tarefas e os registros de erros
- Configuração de notificações de alerta por e-mail/Slack
Modo avançado de tolerância a falhas
- mecanismo de fusãoSuspensão automática da tarefa quando as falhas consecutivas ultrapassam um valor limite
- recuoUso em YAML
fallback:Definição de caminhos de execução alternativos - Validação dos resultados: através de
validate:Verifique se a saída está no formato esperado
Exemplo:- tool: api_call
retry: {max: 2}
fallback:
- evaluate: "default_value"
validate: "type(_) == 'dict'"
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
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a confiabilidade e os mecanismos de recuperação de erros para a execução de tarefas de IA?
