RSS-datan Valmistelu LLM:ille

Joskus RSS-data on epäjohdonmukaista tai ylikuormitettua, joten jokainen artikkeli tiivistetään olennaiseen, jotta LLM voi tuottaa selkeän twiitin joka kerta. Tavoitteena on, että jokainen artikkeli saapuu LLM:lle siistissä, tiiviissä muodossa, joka muuttuu yhdeksi twiitiksi.

• Yhdistä pieni syöte ja testaa, pystyykö LLM käsittelemään sen;
• Jos mapping on kömpelöä, normalisoi Code-solmulla;
• Käy läpi artikkelit erissä, joiden koko on 1, jotta jokainen artikkeli käsitellään yhdeksi twiitiksi.

Aloita yhdistämällä syöte pieniin eriin. Käytä Aggregate-toimintoa yhdistääksesi kaikki artikkelit yhdeksi listaksi, jolloin syntyy yksi kohde, joka sisältää noin 25 artikkelia JSON-muodossa. Tämä tarjoaa nopean ja yksinkertaisen ratkaisun. Testaa tämä yhdistetty tulos LLM:lläsi viemällä taulukko Context-kenttään. Jos tulos on epäselvä tai epäjohdonmukainen, siirry normalisointiin.

Normalisointia varten kopioi esimerkki RSS JSON:sta ja pyydä LLM tuottamaan Code-solmu, joka poistaa HTML:n, hakee ensimmäisen kuvan URL-osoitteen, vakioi kentät kuten title, text, url, guid ja publishedAt, poistaa lähes identtiset otsikot ja palauttaa yhden siistin kohteen artikkelia kohden taulukkona. Sijoita tämä Code-solmu heti RSS- tai RSS Read -solmun jälkeen.

Seuraavaksi korvaa yhdistämispolku silmukalla. Käytä Loop- tai Split in Batches -toimintoa eräkoolla yksi, jolloin yksi artikkeli käsitellään kerrallaan – tämä on ihanteellista yhden twiitin tuottamiseen per artikkeli. Lopuksi lisää chat-malli silmukan sisään, vie normalisoitu artikkelin teksti (ja mahdolliset hookit) Contextiin ja anna lyhyt, selkeä järjestelmäohje twiitin sävystä ja tyylistä.