Słownik pojęć

Łańcuchowanie modeli

Czym jest Łańcuchowanie modeli?

Łańcuchowanie modeli oznacza łączenie kilku modeli AI lub kroków AI w sekwencję, tak aby wynik jednego kroku stawał się danymi wejściowymi następnego. Złożone zadania można w ten sposób podzielić na mniejsze zadania cząstkowe, które da się osobno sprawdzać i ulepszać. Przykład: jeden krok streszcza zapytanie klienta, drugi przypisuje je do działu, a trzeci przygotowuje odpowiedź.

Jak pomaga KI.ordo

W przepływach KI.ordo kroki AI, zapytania do agentów, routery AI i podprzepływy można łączyć w łańcuchy bez programowania, a każdy krok jest rejestrowany.

Dowiedz się więcej

Tematy

orkiestracja
przepływy
prompting

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Prompting rekurencyjny

Prompting rekurencyjny oznacza techniki, w których wynik modelu językowego jest ponownie podawany jako nowe dane wejściowe – na przykład aby sprawdzić i poprawić szkic albo aby krok po kroku rozbić duże zadanie na zadania cząstkowe. Przykładowo najpierw powstaje szkic oferty, następnie model ocenia go według listy kontrolnej, a na końcu jest on ulepszany. Często podnosi to jakość, ale kosztuje dodatkowy czas przetwarzania i wymaga jasnego kryterium zakończenia.

prompting
korekta
+1

LangChain

LangChain to otwartoźródłowy framework dla Pythona i JavaScriptu, za pomocą którego programiści budują aplikacje oparte na modelach językowych. Zapewnia ujednolicone interfejsy do wielu dostawców modeli oraz klocki do wywoływania narzędzi, agentów, przetwarzania dokumentów i generowania wspomaganego wyszukiwaniem. Od wersji 1.0 (październik 2025) agenci LangChain są budowani na LangGraph. Typowe zastosowania to chatboty przeszukujące wewnętrzne dokumenty oraz agenci wywołujący usługi zewnętrzne.

Framework
Programowanie
+1

Rozumowanie wieloetapowe

Rozumowanie wieloetapowe to zdolność systemu AI do udzielenia odpowiedzi na pytanie poprzez kilka następujących po sobie wnioskowań, często łącząc informacje z różnych źródeł. Przykład: pytanie „Którym działem kieruje osoba odpowiedzialna za projekt X?” wymaga najpierw ustalenia osoby odpowiedzialnej, a potem jej działu. Takie pytania są wymagające dla systemów wyszukiwania i RAG, ponieważ każdy krok pośredni musi zostać poprawnie znaleziony i powiązany.

rozumowanie
odpowiadanie na pytania
+1

System automatyzacji z AI

System automatyzacji z AI łączy tradycyjną automatyzację procesów z możliwościami AI, takimi jak rozumienie tekstu, klasyfikacja czy wsparcie decyzji. Dzięki temu można automatyzować przepływy pracy także z nieustrukturyzowanymi danymi wejściowymi, jak e-maile, formularze czy zapytania. Typowa konfiguracja to łańcuch: wyzwalacz, kroki przetwarzania, warunki i wynik, z zatwierdzeniem przez człowieka w krytycznych punktach. Przykład: przychodzące zapytania są automatycznie kategoryzowane, streszczane i przekazywane do właściwego działu.

Automatyzacja
Procesy
+1