සංවර්ධකයින් සහ AI ගෘහනිර්මාණ ශිල්පීන් සඳහා තොරතුරු

පරීක්ෂා කිරීමට වටිනා මෙවලම්: අයිතිය-නිෂ්කාශිත (rights-cleared) සම්පත් සමඟ Wan3.0; පරීක්ෂණ වැඩ අවකාශයක LangSmith ඇගයුම්කරු සහ API; සහ සායනික හා භාවිත පාලනය යටතේ දාර-AI (edge-AI) ශ්‍රවණ කාර්ය ප්‍රවාහයක්.

ආකෘති මාර්ගගත කිරීම (model routing): ආකාරය, ප්‍රමාදය, පදිංචිය (residency), ආරක්ෂණ පන්තිය සහ පිරිවැය අනුව මාර්ගගත කර, හේතුව සහ ආපසු ගැනීමේ විකල්පය (fallback) සටහන් කරන්න; ආපසු ගැනීමේ ප්‍රතිපත්තිය දුර්වල වීමට ඉඩ නොදෙන්න.

RAG සහ දැනුම ප්‍රස්තාර (knowledge graphs): හිමිකම්-මට්ටමේ මූලාශ්‍ර සටහන (provenance), ලබා ගැනීමේ වේලාව සහ වෙනස් කළ නොහැකි මූලාශ්‍ර ස්නැප්ෂොට් තබාගෙන, මූලාශ්‍ර ගැටෙන විට අවිනිශ්චිතතාව පෙන්වන්න.

MCP සහ මෙවලම් භාවිතය: රහස් හුදකලා කිරීම, ස්කීමා වලංගුකරණය, ගමනාන්ත අවසර ලැයිස්තු සහ ආකෘතියෙන් පිටත අවසරදීම; OAuth රහස් භ්‍රමණය සහ අවලංගු කිරීම පුහුණු කරන්න.

ඒජන්ට් මතකය: කැමැත්ත ලත් කල්පවත්නා මතකය තාවකාලික කාර්ය ප්‍රවාහ තත්ත්වයෙන් වෙන් කර, වාර්තා-මට්ටමේ රඳවා ගැනීම සහ මකා දැමීම සහිතව තබන්න.

ස්වයංක්‍රීය පද්ධති: අවබෝධ විශ්වාසය (perception confidence), සැලසුම්කරු තත්ත්වය සහ ක්‍රියාත්මක කිරීමේ අධිකාරිය වෙන් කර, මැදිහත්වීම්, ආරක්ෂිත-නැවැත්වීම් සහ පිරිහුණු ක්‍රමවේද මැනන්න.

නිෂ්පාදන සූදානම: සංක්‍රමණ අවධි සහ ආපසු හැරවීම, අගුළු දැමූ අනුවාද සහ පිරිවැය, ප්‍රමාදය සහ දෝෂ සඳහා කාර්ය ප්‍රවාහ අයවැය තබාගන්න.