@cartainc creat o solicitare de sistem pentru agentul său folosind Lucidchart pentru a diagrama fluxul de lucru complet al unui expert în domeniu. Apoi, un generator intern de prompturi l-a convertit în JSON, care a fost introdus în agent programatic. "Echipele care înțeleg cel mai bine domeniul contribuie direct la proiectarea promptului și a contextului, îmbunătățind viteza și relevanța fără a fi nevoie să antreneze modele sau să învețe ML", spune @JayantTikmani. Iată tehnicile lor standard de aur, care se bazează foarte mult pe învățarea în context. Pentru povestea completă a modului în care Carta a construit un agent care a economisit echipelor interne 3.500+ ore pe lună, urmați linkul din comentarii.