Opus：用于复杂工作流生成的提示意图框架

本文介绍了 Opus 提示意图框架，以改进使用指令调校的大型语言模型（LLM）进行复杂工作流生成。我们提出了一个位于用户查询与工作流生成之间的中间意图捕获层，实现了 Opus 工作流意图框架，其中包括从用户查询中提取工作流信号、将其解释为结构化工作流意图对象，以及基于这些意图生成工作流。我们的结果表明，该层使得 LLM 能产生逻辑且有意义的输出，并且随查询复杂度的增加而可靠地扩展。在由 1000 对多意图查询-工作流配对构成的合成基准上，将 Opus 提示意图框架应用于工作流生成可在语义工作流相似性指标上实现持续的改进。本文通过将工作流信号和工作流意图概念应用于 LLM 驱动的工作流生成，介绍了 Opus 提示意图框架。我们提供了一个可复现、可定制的 LLM 基于意图捕获系统，用于从用户查询中提取工作流信号和工作流意图。最后，我们提供了实证证据，表明该系统在工作流生成质量方面显著优于直接从用户查询生成的基线方法，特别是在混合意图引导场景中效果更为突出。