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Flusso di lavoro per il concatenamento rapido
Il prompt chaining scompone le attività complesse in una sequenza di passaggi, in cui ogni passaggio è una chiamata LLM discreta che elabora o si basa sull'output di quella precedente.
Il flusso di lavoro di concatenamento dei prompt è adatto per scenari in cui le attività possono essere suddivise logicamente in fasi di ragionamento sequenziali e in cui gli output intermedi determinano la fase successiva. Eccelle nei flussi di lavoro che richiedono un pensiero strutturato, una trasformazione progressiva o un'analisi su più livelli, come la revisione dei documenti, la generazione di codice, l'estrazione della conoscenza e il perfezionamento dei contenuti.
Descrizione
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La complessità dell'attività supera la finestra contestuale o la profondità di ragionamento di una singola chiamata LLM.
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I risultati di una fase (ad esempio, analisi, riepilogo o pianificazione) diventano input per una successiva fase decisionale o di generazione.
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Sono necessari trasparenza e controllo in tutte le fasi di ragionamento (ad esempio, risultati intermedi verificabili).
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Vuoi inserire una logica di convalida, filtraggio o arricchimento esterna tra i passaggi.
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È ideale per gli agenti che operano in cicli di ragionamento in stile pipeline, come agenti di ricerca, assistenti editoriali, sistemi di pianificazione e copiloti multistadio.
Funzionalità
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Catene lineari o ramificate di chiamate LLM
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Risultati intermedi passati come input strutturato o incorporati nei prompt di follow-up
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Può essere orchestrato con o con corridori specifici per un agente AWS Step Functions AWS Lambda
Casi di utilizzo comune
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Attività di ragionamento in più fasi (ad esempio, «riepilogo, riscrittura critica»)
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Assistenti di ricerca che sintetizzano risultati stratificati (ad esempio, «cerca, estrai fatti, rispondi a una domanda»)
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Pipeline di generazione del codice («generate plan write code test code explain output»)
