Mục tiêu chính của workflow này là tối ưu hóa quy trình giao tiếp với mô hình ngôn ngữ của Anthropic thông qua khả năng kết hợp và phân tách các câu hỏi, yêu cầu phức tạp, phục vụ cho nhu cầu xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ người dùng trong việc tạo ra phản hồi chính xác và có chiều sâu.

4-7. Anthropic Chat Models: Gọi nhiều mô hình của Anthropic để xử lý các yêu cầu khác nhau hoặc thực hiện các tác vụ phân đoạn.

1. Merge: Gộp kết quả lại từ các mô hình.
2. Simple Memory: Lưu trữ tạm thời thông tin vào bộ nhớ để sử dụng sau.
3. Clean Memory: Dọn dẹp bộ nhớ để tránh sự cồng kềnh.

11-13. Set and Split Out: Thiết lập các thông tin và chia nhỏ dữ liệu theo yêu cầu của quy trình.

1. Anthropic Chat Model 4: Gọi mô hình khác để xử lý thông tin mới.
2. Merge2: Kết hợp các kết quả từ bước trước.

16-27. LLM Chains: Thực hiện nhiều chuỗi gọi mô hình ngôn ngữ, với các bước tuần tự và song song, để tối ưu hóa tốc độ và hiệu quả phản hồi.

1. Agent: Tổ chức tất cả các bước LLM đã thực hiện.
2. HTTP Request: Gọi lại dữ liệu nếu cần kèm theo kết quả từ các bước trước.

30-31. Merge outputs: Gộp kết quả cuối cùng với các thông tin khởi đầu để tạo ra một phản hồi hoàn chỉnh.

Giải quyết vấn đề về tốc độ và độ chính xác cho các yêu cầu xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp các tổ chức tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong việc tương tác với hệ thống AI, đồng thời nâng cao chất lượng đầu ra có giá trị đối với người dùng.

Workflow có độ phức tạp cao với 31 nodes, vì vậy cần đảm bảo dễ duy trì. Để tối ưu hóa, có thể cân nhắc:

• Giảm số lượng mô hình nếu không cần thiết.
• Tinh chỉnh logic merge để tránh quá tải.
• Sử dụng thông báo và log chi tiết hơn để giảm thời gian tìm kiếm lỗi.