워크플로를 제한된 단계로 분할
별도의 문서 준비, 분류, 추출 및 최종 합성을 수행합니다. 각 모델 단계에 명확한 입력, 예상 출력 및 실패 경로를 제공합니다.
예를 들어 특수 추출기를 실행하기 전에 문서를 분류합니다. 다른 모델에 요약 생성을 요청하기 전에 추출된 데이터의 유효성을 검사하세요. 이렇게 하면 실패한 단계 하나가 이후 출력을 자동으로 손상시키는 것을 방지할 수 있습니다.
각 단계를 모델에 연결
평가 결과 정당성이 입증된 경우 간단한 분류에는 승인된 모델 하나를 사용하고 어려운 분석에는 다른 모델을 사용합니다. 두 요청 모두 동일한 TextCortex 클라이언트를 사용할 수 있습니다.
매핑을 구성 상태로 유지하세요. 모든 단계에 지역별 요구 사항을 적용하고 대체 모델이 이전 모델의 처리 방식을 상속한다고 가정하지 마세요.
호출 간 출력 검증
모델 출력이 다른 단계의 입력이 되기 전에 스키마 및 애플리케이션 규칙을 사용하여 확인하세요. 유효하지 않은 출력을 제한된 재시도 또는 사람의 검토로 라우팅합니다.
문서 식별자, 모델 및 단계 결과를 기록하면 불필요한 민감한 콘텐츠를 로그에 유지하지 않고도 실패를 진단할 수 있습니다.
API를 오케스트레이터에 연결
자체 서비스, 대기열 작업자 또는 n8n와 같은 자동화 도구에서 API를 호출하세요. 실행 환경에서 자격 증명을 유지하고 외부 쓰기 작업을 멱등적으로 만듭니다.
HTTP 예를 보려면 n8n API 가이드를 따르세요. 작업당 비용 가이드는 여러 모델 호출을 통해 작업 흐름을 추정하는 데 도움이 됩니다.