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평가자 및 반사 구체화 루프를 위한 워크플로

이 워크플로는 한 LLM이 결과를 생성하고 다른 LLM이 결과를 평가하거나 평가하는 피드백 루프를 제공합니다. 이를 통해 자기 성찰, 최적화 및 반복적인 개선이 촉진됩니다.

평가자 워크플로는 출력 품질, 정확도 및 정렬이 중요하고 단일 패스 생성을 신뢰할 수 없거나 충분하지 않은 시나리오에 적합합니다. 이 워크플로는 에이전트가 더 높은 정확성 표준을 충족하거나 피드백을 기반으로 개선된 대안을 탐색하기 위해 자체 비판, 반복 및 개선해야 하는 경우에 유용합니다.

이 워크플로는 다음과 같은 경우에 특히 효과적입니다.

이 워크플로는 콘텐츠 생성, 코드 합성 및 검토, 정책 적용, 정렬 검사, 명령 튜닝 및 RAG 사후 처리에 사용됩니다. 또한 지속적인 피드백이 시간이 지남에 따라 더 나은 응답을 형성하여 신뢰할 수 있고 자율적인 의사 결정 루프를 구축하는 데 도움이 되는 자체 개선 에이전트에도 유용합니다.

일반 사용 사례

기능