Routeur
Orientez l'exécution d'un workflow en fonction de conditions ou d'une logique spécifiques
Le bloc Routeur utilise l'IA pour décider intelligemment quelle voie votre workflow doit emprunter. Contrairement aux blocs Condition qui appliquent des règles simples, les blocs Routeur sont capables de comprendre le contexte et de prendre des décisions d'orientation intelligentes fondées sur l'analyse du contenu.
Vue d'ensemble
Le bloc Routeur vous permet de :
Orientation intelligente du contenu : utiliser l'IA pour comprendre l'intention et le contexte
Sélection de chemin dynamique : orienter les workflows sur la base d'une analyse de contenu non structuré
Décisions contextuelles : prendre des décisions d'orientation éclairées au-delà des simples règles
Gestion multi-chemins : gérer des workflows complexes avec plusieurs destinations potentielles
Routeur vs blocs Condition
Fonctionnement
Le bloc Routeur :
Analyse le contenu : utilise un LLM pour comprendre le contenu d'entrée et le contexte
Évalue les cibles : compare le contenu avec les blocs de destination disponibles
Sélectionne la destination : identifie le chemin le plus approprié selon l'intention
Oriente l'exécution : dirige le workflow vers le bloc sélectionné
Options de configuration
Contenu/Prompt
Le contenu ou prompt que le Routeur analysera pour prendre ses décisions d'orientation. Il peut s'agir de :
- 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 choisir. Le Routeur détecte automatiquement les blocs connectés, mais vous pouvez également :
- Personnaliser les descriptions des blocs cibles pour améliorer la précision du routage
- Spécifier des critères d'orientation pour chaque bloc cible
- Exclure certains blocs des cibles de routage possibles
Sélection du modèle
Choisissez un modèle d'IA pour alimenter la décision d'orientation :
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 exécuté sur Ollama
Recommandation : privilégiez les modèles dotés de solides capacités de raisonnement, comme GPT-4o ou Claude 3.7 Sonnet, pour des décisions d'orientation plus précises.
Clé API
Votre clé API pour le fournisseur LLM sélectionné. Elle est stockée en toute sécurité et utilisée pour l'authentification.
Accéder aux résultats
Après qu'un routeur a pris une décision, vous pouvez accéder à ses sorties :
<router.content>: résumé de la décision d'orientation prise<router.selected_path>: détails du bloc de destination choisi<router.tokens>: statistiques d'utilisation des tokens du LLM<router.model>: modèle utilisé pour la prise de décision
Fonctionnalités avancées
Critères d'orientation 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"Orientation multi-modèles
Utilisez différents modèles selon les scénarios d'orientation :
// Fast routing for simple cases
Model: GPT-4o-mini
Criteria: Simple, common routing patterns
// Complex routing for nuanced decisions
Model: Claude 3.7 Sonnet
Criteria: Complex content analysis requiredGestion des replis
Implémentez des mécanismes de repli robustes :
// Router configuration
Primary Targets: ["Support", "Sales", "Technical"]
Fallback Target: "General" // Default when no specific match
Confidence Threshold: 0.7 // Minimum confidence for routingEntrées et sorties
Contenu/Prompt : texte à analyser pour les décisions d'orientation
Blocs cibles : blocs connectés comme destinations potentielles
Modèle : modèle d'IA pour l'analyse d'orientation
Clé API : authentification pour le fournisseur LLM sélectionné
router.content : résumé de la décision d'orientation
router.selected_path : détails de la destination choisie
router.tokens : statistiques d'utilisation des tokens
router.model : modèle utilisé pour la prise de décision
Décision d'orientation : résultat de la sélection du chemin principal
Contexte de décision : résumé de l'analyse et raisonnement
Accès : disponible dans les blocs situés après le routeur
Exemples d'utilisation
Triage du support client
Scénario : orienter les tickets de support vers des départements spécialisés
- L'utilisateur soumet une demande de support via un formulaire
- Le Routeur analyse le contenu et le contexte du ticket
- Problèmes techniques → agent de support technique
- Questions de facturation → agent de support financier
Classification de contenu
Scénario : classer et orienter le contenu généré par les utilisateurs
- L'utilisateur soumet du contenu ou un retour
- Le Routeur analyse le type de contenu et le sentiment
- Demandes de fonctionnalités → workflow de l'équipe produit
- Rapports de bugs → workflow du support technique
Qualification de leads
Scénario : orienter les leads selon des critères de qualification
- Informations sur le lead capturées depuis un formulaire
- Le Routeur analyse la taille de l'entreprise, le secteur et les besoins
- Leads enterprise → équipe commerciale avec tarification personnalisée
- Leads PME → flux d'onboarding en libre-service
Bonnes pratiques
- Fournissez des descriptions claires des cibles : aidez le Routeur à comprendre quand sélectionner chaque destination avec des descriptions spécifiques et détaillées
- Utilisez des critères d'orientation précis : définissez des conditions claires et des exemples pour chaque chemin afin d'améliorer la précision
- Implémentez des chemins de repli : connectez une destination par défaut pour les cas où aucun chemin spécifique n'est approprié
- Testez avec des entrées variées : assurez-vous que le Routeur gère les différents types d'entrées, les cas limites et les contenus inattendus
- Surveillez les performances d'orientation : examinez régulièrement les décisions d'orientation et affinez les critères selon les patterns d'utilisation réels
- Choisissez des modèles adaptés : utilisez des modèles dotés de solides capacités de raisonnement pour les décisions d'orientation complexes