Glosar

Înlănțuirea modelelor

Ce este Înlănțuirea modelelor?

Înlănțuirea modelelor înseamnă conectarea în serie a mai multor modele sau pași de IA, astfel încât rezultatul unui pas să devină intrarea următorului. Sarcinile complexe pot fi astfel descompuse în subsarcini ușor de gestionat, care pot fi verificate și îmbunătățite individual. Exemplu: un pas rezumă o solicitare a unui client, al doilea o repartizează unui departament, iar al treilea redactează răspunsul.

Cum ajută KI.ordo

În fluxurile KI.ordo, pașii de IA, interogările către agenți, routerele IA și subfluxurile pot fi înlănțuite fără programare, fiecare pas fiind înregistrat în jurnal.

Aflați mai multe

Subiecte

orchestrare
fluxuri
prompting

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Prompting recursiv

Prompting-ul recursiv desemnează tehnici în care rezultatul unui model lingvistic este reintrodus ca intrare nouă – de exemplu pentru a verifica și revizui o ciornă sau pentru a descompune pas cu pas o sarcină mare în subsarcini. De exemplu, se produce mai întâi o ciornă de ofertă, modelul o evaluează apoi pe baza unei liste de verificare și, în final, ea este îmbunătățită. Aceasta ridică adesea calitatea, dar costă timp suplimentar de procesare și necesită un criteriu clar de oprire.

prompting
revizuire
+1

LangChain

LangChain este un framework open-source pentru Python și JavaScript, pe care dezvoltatorii îl folosesc pentru a construi aplicații bazate pe modele lingvistice. Oferă interfețe unificate către mulți furnizori de modele, precum și blocuri pentru apelarea instrumentelor, agenți, prelucrarea documentelor și retrieval-augmented generation. Începând cu versiunea 1.0 (octombrie 2025), agenții LangChain sunt construiți pe LangGraph. Utilizări tipice sunt chatbot-urile care caută în documente interne și agenții care apelează servicii externe.

Framework
Dezvoltare
+1

Raționament multi-hop

Raționamentul multi-hop este capacitatea unui sistem de IA de a răspunde la o întrebare prin mai multe inferențe succesive, adesea combinând informații din surse diferite. Exemplu: „Ce departament este condus de persoana responsabilă de proiectul X?” cere mai întâi identificarea persoanei responsabile și apoi a departamentului ei. Astfel de întrebări sunt dificile pentru sistemele de căutare și RAG, deoarece fiecare pas intermediar trebuie găsit și legat corect.

raționament
răspuns la întrebări
+1

Sistem de automatizare cu IA

Un sistem de automatizare cu IA combină automatizarea clasică a proceselor cu capacități IA, precum înțelegerea textului, clasificarea sau sprijinul decizional. Astfel devine posibilă automatizarea fluxurilor de lucru și cu intrări nestructurate, precum e-mailuri, formulare sau solicitări. O configurație tipică este un lanț format din declanșator, pași de prelucrare, condiții și rezultat, cu aprobare umană în punctele critice. Exemplu: solicitările primite sunt categorisite automat, rezumate și transmise departamentului potrivit.

Automatizare
Procese
+1