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Como mencioné anteriormente, la curva de aprendizaje puede ser un poco empinada, pero una vez que te familiarizas con ella, los resultados son realmente impresionantes y la experiencia de construcción se vuelve casi autoexplicativa.
La gama de LLMs que puedes integrar es notable, y los ajustes granulares disponibles para cada LLM lo hacen adecuado para casi cualquier caso de uso.
La capacidad de apilar flujos de trabajo es definitivamente un elemento único del producto. De esta manera, uno puede evitar construir un flujo de trabajo masivo y en su lugar construir incrementos más pequeños y luego conectarlos en un flujo maestro. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Entender la configuración de la memoria puede ser complicado cuando se trata de tareas recurrentes, y posiblemente se necesite la opinión de un experto sobre cómo utilizar mejor esta función.
Hay un par de trucos que permiten trabajar de manera más efectiva con la herramienta, pero no se destacan durante la incorporación. Un ejemplo poderoso que aprendí a través de prueba y error fue formatear el aviso de manera que esté casi completamente separado de las instrucciones. En los ejemplos a continuación, asuma que _contenido_ es un texto de salida de un nodo anterior (ya sea en formatos largos o cortos).
Ejemplo de cómo no debería estar formateado: "Asume el papel de X, y basado en el _contenido_, genera un resumen de los hallazgos sobre Y."
Ejemplo de cómo debería estar formateado: "Asume el papel de X, y basado en el texto proporcionado a continuación, genera un resumen de los hallazgos sobre Y.
___________
_contenido_
___________"
De esta manera, el LLM funciona mejor, pero este enfoque de contextualización no es automático para la mayoría, y creo que definitivamente podría ser un consejo destacado durante la incorporación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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