Речник

Верижно свързване на модели

Какво е Верижно свързване на модели?

Верижното свързване на модели означава последователно свързване на няколко модела с ИИ или стъпки с ИИ, така че резултатът от една стъпка да стане вход за следващата. Така сложните задачи могат да се разделят на обозрими подзадачи, които могат да се проверяват и подобряват поотделно. Пример: една стъпка резюмира клиентско запитване, втора го насочва към съответния отдел, а трета изготвя отговора.

Как помага KI.ordo

В потоците на KI.ordo стъпките с ИИ, запитванията към агенти, маршрутизаторите с ИИ и подпотоците могат да се свързват във верига без програмиране, като всяка стъпка се записва в дневник.

Научете повече

Теми

оркестрация
потоци
промптинг

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Рекурсивен промптинг

Рекурсивният промптинг обозначава техники, при които изходът на езиков модел се подава обратно като нов вход – например за да се прегледа и преработи чернова или да се раздели голяма задача стъпка по стъпка на подзадачи. Например първо се изготвя проект на предложение, след това моделът го оценява по контролен списък и накрая то се подобрява. Това често повишава качеството, но изисква допълнително време за обработка и ясен критерий за спиране.

промптинг
преглед и преработка
+1

LangChain

LangChain е framework с отворен код за Python и JavaScript, който разработчиците използват за изграждане на приложения, основани на езикови модели. Той предоставя единни интерфейси към много доставчици на модели, както и градивни елементи за извикване на инструменти, агенти, обработка на документи и retrieval-augmented generation. От версия 1.0 (октомври 2025 г.) агентите на LangChain се изграждат върху LangGraph. Типични приложения са чатботове, които търсят във вътрешни документи, и агенти, които извикват външни услуги.

Framework
Разработка
+1

Разсъждение на няколко стъпки (multi-hop)

Разсъждението на няколко стъпки (multi-hop) е способността на дадена система с ИИ да отговори на въпрос чрез няколко последователни извода, като често съчетава информация от различни източници. Пример: „Кой отдел се ръководи от човека, отговорен за проект X?“ изисква първо да се установи отговорното лице, а след това неговият отдел. Такива въпроси са предизвикателство за системите за търсене и RAG, защото всяка междинна стъпка трябва да бъде намерена и свързана правилно.

разсъждение
отговаряне на въпроси
+1

Система за ИИ автоматизация

Системата за ИИ автоматизация съчетава традиционната автоматизация на процеси с ИИ възможности като разбиране на текст, класификация или подпомагане на вземането на решения. Това дава възможност да се автоматизират работни процеси и с неструктурирани входни данни, като имейли, формуляри или запитвания. Типична схема е верига от задействане, стъпки на обработка, условия и изход, с човешко одобрение на критичните места. Пример: входящите запитвания се категоризират автоматично, обобщават се и се препращат към съответния отдел.

Автоматизация
Процеси
+1