Histórico da questão
Os resultados da IA tradicional geralmente sofrem com o problema do "absurdo sério", que pode ser significativamente aprimorado por inteligências autorreflexivas por meio de mecanismos de autovalidação.
Etapas de implementação
- Ativar a autorreflexividadeDefinição do parâmetro self_reflection=True durante a inicialização do agente
- Configuração de regras de autenticaçãoInjeção de regras de verificação de domínio por meio do método add_custom_knowledge
- Configuração de mecanismos de tolerância a falhasDefine o parâmetro max_retry para controlar o número máximo de autocorreções.
- Adição de um módulo de memóriaAtivar a memória de curto prazo para salvar registros de alterações
Exemplos de cenários de aplicativos
em cenários de aconselhamento jurídico:
- Órgãos inteligentes geram primeiro aconselhamento jurídico
- Comparação automática do banco de dados integrado de textos jurídicos
- Acionar o processo de correção quando um conflito é detectado
- Saída final com marcadores de validação
habilidade avançada
Combinado com as inteligências de saída estruturadas, isso permite que o processo de autorreflexão produza um registro de correção detalhado para análise e aprimoramento subsequentes.
Essa resposta foi extraída do artigoPraisonAI: uma estrutura de corpo multiinteligente de baixo código para simplificar as soluções de automação para tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão e a confiabilidade do resultado da IA com o recurso de inteligências autorreflexivas do PraisonAI?
