जब आप एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) को ऐसे वर्कफ़्लो से जोड़ते हैं जिसमें ईमेल के ज़रिए इंसान की 'हाँ' की ज़रूरत होती है, तो मॉडल शायद ही कभी समस्या का कारण बनता है। समस्या वहाँ आती है जहाँ कोड खत्म होता है और इनबॉक्स शुरू होता है। एक ऑटोनॉमस रन (autonomous run) एक रिक्वेस्ट भेज
एक उपयोगी चेकपॉइंट मानवीय निर्णय स्वीकार करने से पहले चार शर्तों को लागू करता है।
- प्राप्तकर्ता का रन कॉन्टेक्स्ट (run context) से संबंधित होना चाहिए। यदि अनुमोदक (approver) इस विशिष्ट वर्कफ़्लो इंस्टेंस के लिए निर्धारित समीक्षक नहीं है, तो सिस्टम सिग्नल को अस्वीकार कर देता है।
- विषय या रूटिंग मेटाडेटा वर्तमान फ्लो स्टेट (flow state) से मेल खाना चाहिए। स्टेप तीन के लिए अनुमोदन स्टेप दो को बायपास नहीं कर सकता।
- टाइमस्टैम्प एक अपेक्षित विंडो के भीतर होना चाहिए। टाइमआउट के बाद आने वाले निर्णय से एक नया रिव्यू शुरू होना चाहिए, न कि वह स्वचालित रूप से पास हो जाना चाहिए।
- साक्ष्य (evidence) का किसी अन्य रन द्वारा पुन: उपयोग नहीं किया गया होना चाहिए। यदि एक ही मैसेज आईडी या टोकन दो अलग-अलग अनुमोदन अनुरोधों में दिखाई देता है, तो यह एक टकराव (collision) है, और सिस्टम को रुक जाना चाहिए।
वास्तविक लागत
यह पैटर्न मुफ्त में नहीं मिलता। आप अधिक मेटाडेटा स्टोर करते हैं। आप एक पॉलिसी लेयर जोड़ते हैं जिसे किसी को मेंटेन करना होगा। आप अपनी टीम को अनौपचारिक टिप्पणियों के बजाय मानवीय निर्णयों को स्ट्रक्चर्ड डेटा के रूप में लॉग करने के लिए बाध्य करते हैं। यह नौकरशाही जैसा लग सकता है। व्यवहार में, यह एक बेहतरीन सौदा है।
आप स्पष्टता के लिए गति का त्याग कर रहे हैं।