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# 平行化的工作流程
<a name="workflow-for-parallelization"></a>

此工作流程涉及將任務細分為可由多個 LLM 呼叫或客服人員同時處理的獨立子任務。然後，輸出會以程式設計方式彙總並合成為結果。

![\[平行化的工作流程。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-patterns-llm-parallelization.png)


當任務可分為可同時處理的獨立、非循序子任務時，會使用平行化工作流程，大幅提高效率、輸送量和可擴展性。它在大量資料、批次導向或多視角問題空間中特別強大，其中代理程式必須分析或跨多個輸入產生內容。

在下列情況下，平行化特別有效：
+ 子任務不依賴彼此的中繼結果，允許它們在沒有協調的情況下平行執行。
+ 任務涉及跨許多項目重複相同的推理程序 （例如，摘要多個文件或評估選項清單）。
+ 並行探索多個假設或觀點，以促進多樣性、創造力或穩健性。
+ 您需要透過並行 LLM 執行來減少大量或高頻率請求的延遲。
+ 此工作流程常用於文件處理代理程式、問卷或比較引擎、批次摘要器、多代理程式腦力激盪器，以及可擴展的分類或標籤任務，特別是快速、平行推理是效能優勢的情況。

## 功能
<a name="capabilities-parallelization"></a>
+ LLM 任務的平行執行 （使用 AWS Lambda AWS Fargate或 AWS Step Functions 映射狀態）
+ 在合成階段需要結果對齊、驗證或重複資料刪除
+ 非常適合無狀態代理程式迴圈

## 常用案例
<a name="common-use-cases-parallelization"></a>
+ 平行分析多個文件或觀點
+ 產生各種草案、摘要或計劃
+ 加速批次任務的輸送量