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Como mencionei anteriormente, a curva de aprendizado pode ser um pouco íngreme, mas uma vez que você se familiarize com ela, os resultados são realmente impressionantes, e a experiência de construção torna-se quase autoexplicativa.
A gama de LLMs que você pode integrar é notável, e as configurações granulares disponíveis para cada LLM tornam-no adequado para quase qualquer caso de uso.
A capacidade de empilhar fluxos de trabalho é definitivamente um elemento único do produto. Desta forma, pode-se evitar construir um fluxo de trabalho massivo e, em vez disso, construir incrementos menores e depois conectá-los em um fluxo mestre. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Compreender as configurações de memória pode ser complicado quando se trata de tarefas recorrentes, e pode ser necessário um input especializado sobre como usar melhor esse recurso.
Existem alguns truques que permitem trabalhar de forma mais eficaz com a ferramenta, mas eles não são destacados durante a integração. Um exemplo poderoso que aprendi por tentativa e erro foi formatar o prompt de forma que ele esteja quase totalmente separado das instruções. Nos exemplos abaixo, assuma _conteúdo_ como uma saída de texto de um nó anterior (seja em formatos longos ou curtos).
Exemplo de como não deve ser formatado: "Assuma o papel de X, e com base no _conteúdo_, gere uma visão geral das descobertas sobre Y."
Exemplo de como deve ser formatado: "Assuma o papel de X, e com base no texto fornecido abaixo, gere uma visão geral das descobertas sobre Y.
___________
_conteúdo_
___________"
Dessa forma, o LLM funciona melhor, mas essa abordagem de contextualização não vem automaticamente para a maioria, e acredito que isso poderia definitivamente ser uma dica destacada durante a integração. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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