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Come ho accennato in precedenza, la curva di apprendimento può essere un po' ripida, ma una volta che ci si familiarizza, i risultati sono davvero impressionanti e l'esperienza di costruzione diventa quasi autoesplicativa.
La gamma di LLM che puoi integrare è notevole, e le impostazioni granulari disponibili per ciascun LLM lo rendono adatto a quasi ogni caso d'uso.
La capacità di impilare i flussi di lavoro è sicuramente un elemento unico del prodotto. In questo modo, si può evitare di costruire un flusso di lavoro enorme e invece costruire piccoli incrementi e poi collegarli in un flusso principale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Comprendere le impostazioni di memoria può essere complicato quando si tratta di compiti ricorrenti, e potrebbe essere necessario un input esperto su come utilizzare al meglio questa funzione.
Ci sono un paio di trucchi che permettono di lavorare in modo più efficace con lo strumento, ma non sono evidenziati durante l'onboarding. Un esempio potente che ho imparato attraverso tentativi ed errori è stato formattare il prompt in modo che sia quasi completamente separato dalle istruzioni. Negli esempi seguenti, si supponga che _content_ sia un testo di output da un nodo precedente (sia in formati lunghi che brevi).
Esempio di come non dovrebbe essere formattato: "Assumi il ruolo di X e, basandoti sul _content_, genera una panoramica dei risultati su Y."
Esempio di come dovrebbe essere formattato: "Assumi il ruolo di X e, basandoti sul testo fornito di seguito, genera una panoramica dei risultati su Y.
___________
_content_
___________"
In questo modo, l'LLM funziona meglio, ma questo approccio alla contestualizzazione non viene automatico per la maggior parte delle persone, e credo che questo potrebbe sicuramente essere un suggerimento evidenziato durante l'onboarding. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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