Routeur

Le bloc Routeur utilise l'IA pour décider intelligemment quel chemin votre flux de travail doit emprunter ensuite, en acheminant l'exécution du flux selon des conditions ou une logique spécifiques. Contrairement aux blocs Condition qui utilisent des règles simples, les blocs Routeur peuvent comprendre le contexte et prendre des décisions d'acheminement intelligentes basées sur l'analyse du contenu.

Aperçu

Le bloc Routeur vous permet de :

Routeur vs blocs Condition

Comment ça fonctionne

Le bloc Routeur :

Options de configuration

Contenu/Prompt

Le contenu ou prompt que le Routeur analysera pour prendre des décisions d'acheminement. Cela peut être :

• Une requête ou saisie directe de l'utilisateur
• La sortie d'un bloc précédent
• Un message généré par le système

Blocs cibles

Les blocs de destination possibles parmi lesquels le Routeur peut sélectionner. Le Routeur détectera automatiquement les blocs connectés, mais vous pouvez également :

• Personnaliser les descriptions des blocs cibles pour améliorer la précision de l'acheminement
• Spécifier des critères d'acheminement pour chaque bloc cible
• Exclure certains blocs d'être considérés comme cibles d'acheminement

Sélection du modèle

Choisissez un modèle d'IA pour alimenter la décision d'acheminement :

OpenAI : GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
Anthropic : Claude 3.7 Sonnet
Google : Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
Autres fournisseurs : Groq, Cerebras, xAI, DeepSeek
Modèles locaux : Tout modèle fonctionnant sur Ollama

Recommandation : utilisez des modèles avec de fortes capacités de raisonnement comme GPT-4o ou Claude 3.7 Sonnet pour des décisions d'acheminement plus précises.

Clé API

Votre clé API pour le fournisseur LLM sélectionné. Elle est stockée en toute sécurité et utilisée pour l'authentification.

Accès aux résultats

Après qu'un routeur prend une décision, vous pouvez accéder à ses sorties :

• <router.prompt> : résumé du prompt d'acheminement utilisé
• <router.selected_path> : détails du bloc de destination choisi
• <router.tokens> : statistiques d'utilisation des tokens par le LLM
• <router.cost> : résumé des coûts pour l'appel d'acheminement (entrée, sortie, total)
• <router.model> : le modèle utilisé pour la prise de décision

Fonctionnalités avancées

Critères d'acheminement personnalisés

Définissez des critères spécifiques pour chaque bloc cible :

// Example routing descriptions
Target Block 1: "Technical support issues, API problems, integration questions"
Target Block 2: "Billing inquiries, subscription changes, payment issues"
Target Block 3: "General questions, feedback, feature requests"

Entrées et sorties

Exemples de cas d'utilisation

Triage du support client

Classification de contenu

Qualification des leads

Bonnes pratiques

• Fournir des descriptions claires des cibles : aidez le routeur à comprendre quand sélectionner chaque destination avec des descriptions spécifiques et détaillées
• Utiliser des critères de routage spécifiques : définissez des conditions claires et des exemples pour chaque chemin afin d'améliorer la précision
• Implémenter des chemins de secours : connectez une destination par défaut lorsqu'aucun chemin spécifique n'est approprié
• Tester avec des entrées diverses : assurez-vous que le routeur gère différents types d'entrées, cas limites et contenus inattendus
• Surveiller les performances de routage : examinez régulièrement les décisions de routage et affinez les critères en fonction des modèles d'utilisation réels
• Choisir des modèles appropriés : utilisez des modèles avec de fortes capacités de raisonnement pour des décisions de routage complexes