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 :
Routage intelligent du contenu : utiliser l'IA pour comprendre l'intention et le contexte
Sélection dynamique de chemin : acheminer les flux de travail basés sur l'analyse de contenu non structuré
Décisions contextuelles : prendre des choix d'acheminement intelligents au-delà des règles simples
Gestion multi-chemins : gérer des flux de travail complexes avec plusieurs destinations potentielles
Routeur vs blocs Condition
Comment ça fonctionne
Le bloc Routeur :
Analyse le contenu : utilise un LLM pour comprendre le contenu et le contexte d'entrée
Évalue les cibles : compare le contenu aux blocs de destination disponibles
Sélectionne la destination : identifie le chemin le plus approprié selon l'intention
Achemine l'exécution : dirige le flux de travail vers le bloc sélectionné
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
Contenu/Prompt : texte à analyser pour les décisions de routage
Blocs cibles : blocs connectés comme destinations potentielles
Modèle : modèle d'IA pour l'analyse de routage
Clé API : authentification pour le fournisseur LLM sélectionné
router.prompt : résumé du prompt de routage utilisé
router.selected_path : détails de la destination choisie
router.tokens : statistiques d'utilisation des tokens
router.cost : résumé des coûts pour l'appel de routage (entrée, sortie, total)
router.model : modèle utilisé pour la prise de décision
Exemples de cas d'utilisation
Triage du support client
Scénario : acheminer 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 : classifier et acheminer le contenu généré par les utilisateurs
- L'utilisateur soumet du contenu ou des commentaires
- Le routeur analyse le type de contenu et le sentiment
- Demandes de fonctionnalités → workflow de l'équipe produit
- Signalements de bugs → workflow du support technique
Qualification des leads
Scénario : acheminer les leads selon des critères de qualification
- Informations du lead capturées via un formulaire
- Le routeur analyse la taille de l'entreprise, le secteur et les besoins
- Leads d'entreprises → équipe commerciale avec tarification personnalisée
- Leads de PME → processus d'intégration en libre-service
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