ワークフローを制限されたステップに分割する
個別の文書の作成、分類、抽出、最終的な統合。各モデル ステップに明確な入力、期待される出力、および失敗パスを与えます。
たとえば、特殊な抽出プログラムを実行する前にドキュメントを分類します。別のモデルに概要の作成を依頼する前に、抽出されたデータを検証してください。これにより、失敗したステップがその後の出力を静かに破損することがなくなります。
各ステップをモデルと照合する
1 つの承認済みモデルを単純な分類に使用し、評価が正当である場合は別のモデルを難しい分析に使用します。どちらのリクエストも同じ TextCortex クライアントを使用できます。
マッピングを構成に保持します。すべてのステップに地域の要件を適用し、代替モデルが以前のモデルの処理配置を継承すると仮定することを避けます。
呼び出し間の出力を検証する
スキーマとアプリケーション ルールを使用して、モデルの出力が別のステップへの入力になる前にチェックします。無効な出力は、制限された再試行または人間によるレビューにルーティングされます。
ドキュメントの識別子、モデル、ステップの結果を記録すると、不要な機密コンテンツをログに残さずに障害を診断できます。
API をオーケストレーターに接続する
独自のサービス、キュー ワーカー、または n8n などの自動化ツールから API を呼び出します。認証情報を実行環境に保持し、外部書き込みアクションを冪等にします。
HTTP の例については、n8n API ガイド に従ってください。 タスクあたりのコストガイド は、複数のモデル呼び出しを含むワークフローを推定するのに役立ちます。