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Wie ich bereits erwähnte, kann die Lernkurve etwas steil sein, aber sobald man sich damit vertraut gemacht hat, sind die Ergebnisse wirklich beeindruckend und das Bauerlebnis wird fast selbsterklärend.
Die Bandbreite der LLMs, die man integrieren kann, ist bemerkenswert, und die granularen Einstellungen, die für jedes LLM verfügbar sind, machen es für nahezu jeden Anwendungsfall geeignet.
Die Fähigkeit, Workflows zu stapeln, ist definitiv ein einzigartiges Element des Produkts. Auf diese Weise kann man vermeiden, einen riesigen Workflow zu erstellen, und stattdessen kleinere Inkremente bauen und sie dann in einem Master-Flow verbinden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das Verständnis der Speichereinstellungen kann knifflig sein, wenn es um wiederkehrende Aufgaben geht, und möglicherweise ist Expertenrat erforderlich, um diese Funktion optimal zu nutzen.
Es gibt ein paar Tricks, die es ermöglichen, am effektivsten mit dem Tool zu arbeiten, aber sie werden während der Einführung nicht hervorgehoben. Ein mächtiges Beispiel, das ich durch Versuch und Irrtum gelernt habe, war das Formatieren des Prompts so, dass es fast vollständig von den Anweisungen getrennt ist. In den unten stehenden Beispielen nehmen Sie an, dass _Inhalt_ ein Textausgabe von einem vorherigen Knoten ist (entweder in langen oder kurzen Formaten).
Beispiel, wie es nicht formatiert werden sollte: "Übernehmen Sie die Rolle von X und erstellen Sie basierend auf dem _Inhalt_ eine Übersicht über die Erkenntnisse zu Y."
Beispiel, wie es formatiert werden sollte: "Übernehmen Sie die Rolle von X und erstellen Sie basierend auf dem unten bereitgestellten Text eine Übersicht über die Erkenntnisse zu Y.
___________
_Inhalt_
___________"
Auf diese Weise arbeitet das LLM besser, aber dieser Ansatz zur Kontextualisierung kommt den meisten nicht automatisch, und ich glaube, dass dies definitiv ein hervorgehobener Tipp während der Einführung sein könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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