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Flujo de trabajo para un encadenamiento rápido
El encadenamiento rápido descompone las tareas complejas en una secuencia de pasos, donde cada paso es una invocación discreta de LLM que procesa o se basa en el resultado del anterior.
El flujo de trabajo de encadenamiento rápido es adecuado para escenarios en los que las tareas se pueden dividir de forma lógica en pasos de razonamiento secuenciales y en los que los resultados intermedios sirven de base para la siguiente etapa. Destaca en los flujos de trabajo que requieren un pensamiento estructurado, una transformación progresiva o un análisis por capas, como la revisión de documentos, la generación de código, la extracción de conocimientos y el perfeccionamiento del contenido.
Descripción
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La complejidad de la tarea supera la ventana de contexto o la profundidad de razonamiento de una sola llamada de LLM.
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Los resultados de un paso (por ejemplo, el análisis, el resumen o la planificación) se convierten en insumos para una fase de generación o decisión de seguimiento.
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Se necesita transparencia y control en todas las etapas del razonamiento (por ejemplo, resultados intermedios auditables).
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Desea conectar la lógica externa de validación, filtrado o enriquecimiento entre los pasos.
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Es ideal para los agentes que trabajan en ciclos de razonamiento de tipo continuo, como los agentes de investigación, los asistentes de redacción, los sistemas de planificación y los copilotos de varias etapas.
Capacidades
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Cadenas lineales o ramificadas de llamadas LLM
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Los resultados intermedios se transmiten como datos estructurados o se incluyen en las instrucciones de seguimiento
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Se puede orquestar con corredores o con AWS Step Functions un AWS Lambda agente específico
Casos de uso comunes
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Tareas de razonamiento de varios pasos (por ejemplo, «resumir, criticar, reescribir»)
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Los asistentes de investigación sintetizan resultados estratificados (por ejemplo, «buscar, extraer datos, responder a una pregunta»)
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Procesos de generación de código («generar un plan, escribir el código, probar el código, explicar el resultado»)
