Aufbau von Workflows mit KI

KI-Workflows kombinieren das Denken von Sprachmodellen mit der Automatisierung traditioneller Software.

KI-Workflows verstehen

Ein KI-Workflow nutzt KI für Aufgaben, die Urteilsvermögen, Klassifizierung oder Generierung erfordern, integriert in einen automatisierten Prozess mit Auslösern, Logik und Aktionen.

Designprinzipien

Mit Wert beginnen: Suchen Sie nach Aufgaben mit hohem Volumen, die auf Mustern basieren und Fehlertoleranz aufweisen. Für Fehler entwerfen: Bauen Sie Validierung und menschliche Überprüfung für Randfälle ein. Iterieren: Fangen Sie einfach an und erweitern Sie.

Häufige Muster

Content-Pipeline: Eingabe -> KI-Generierung -> Qualitätskontrolle -> Veröffentlichung. Kundenservice: Anfrage -> Klassifizierung -> Antwortentwurf -> Überprüfung/Versand. Datenverarbeitung: Rohdaten -> KI-Extraktion -> Validierung -> Speicherung.

Implementierungsschritte

1. Anforderungen definieren: Auslöser, Ausgaben, Qualität.
2. Prompt Engineering: Entwickeln Sie Anweisungen für die KI.
3. Integration: Verbinden Sie APIs und Daten.
4. Testen: Validieren Sie den gesamten Fluss.
5. Deployment: Schrittweise mit Überwachung.

Produktionsüberlegungen

Zuverlässigkeit: Behandeln Sie API-Ausfälle und Ratenbegrenzungen. Kosten: Überwachen Sie die Token-Nutzung und optimieren Sie Prompts. Qualität: Regelmäßige Überprüfungen und Feedback-Kanäle.

KI ist eine Komponente in einem größeren System. Der Workflow drumherum – Aufsicht, Routing, Überwachung – schafft den zuverlässigen Werte.