การประมวลผลแบบแบตช์ — จัดการหลายงานพร้อมกัน

คุณคงไม่ตอบอีเมลเป็นพันฉบับทีละฉบับหรอก ถ้าคุณสามารถมอบกล่องจดหมายทั้งหมดให้ผู้ช่วยที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยที่เขียนทุกคำตอบ บันทึกทุกการตัดสินใจ และส่งรายงานเรียบร้อยให้คุณเมื่อเสร็จสิ้น นั่นคือสิ่งที่การประมวลผลแบบแบตช์ (Batch Processing) ทำเพื่อคุณกับ Hermes Agent

มันทำอะไรได้บ้าง

การประมวลผลแบบแบตช์ช่วยให้คุณส่งคำถามเป็นร้อยหรือเป็นพันข้อไปยัง Hermes Agent ในครั้งเดียว เอเจนต์จะทำงานกับแต่ละรายการในเซสชันใหม่ของตัวเอง ใช้เครื่องมืออย่างการค้นหาหรือเครื่องคิดเลขเมื่อจำเป็น และบันทึกเส้นทางการทำงานทั้งหมดโดยอัตโนมัติ — ทุกความคิด ทุกการเรียกใช้เครื่องมือ ทุกคำตอบสุดท้าย เหมือนกับการส่งกองงานไปยังโรงงานแล้วได้รายงานละเอียดว่าของแต่ละชิ้นถูกจัดการอย่างไร

แนวคิดหลัก

อินพุต: ไฟล์ .jsonl — แต่ละบรรทัดคือออบเจกต์ JSON หนึ่งอันที่ประกอบด้วยพรอมป์ต์หรือคำสั่ง
การประมวลผล: แต่ละพรอมป์ต์เริ่มต้นเซสชัน AI แยกต่างหาก เอเจนต์สามารถเรียกใช้เครื่องมือเพื่อแก้ปัญหาได้เหมือนกับการสนทนาทั่วไป
เอาต์พุต: ไฟล์ “trajectory” ที่มีโครงสร้าง ซึ่งบันทึกขั้นตอนการให้เหตุผลของเอเจนต์ การใช้เครื่องมือ คำตอบสุดท้าย และสถิติที่มีประโยชน์ (เช่น เรียกใช้เครื่องมือกี่ครั้งต่อหนึ่งงาน)

สามขั้นตอนในการเริ่มต้น

ขั้นตอนที่ 1: เตรียมคำถามของคุณ

สร้างไฟล์ .jsonl โดยแต่ละบรรทัดคือคำถามหนึ่งข้อ ตัวอย่างเช่น:

{"prompt": "Calculate 25 * 4"}
{"prompt": "Write a short poem about autumn"}
{"prompt": "Summarize the basics of quantum computing"}

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีเครื่องหมายจุลภาคหรือวงเล็บเกินมา — แต่ละบรรทัดต้องเป็นออบเจกต์ JSON ที่ถูกต้องด้วยตัวเอง

ขั้นตอนที่ 2: รันคำสั่งแบตช์

เปิดเทอร์มินัลของคุณแล้วรัน:

python batch_runner.py --input my_questions.jsonl --output results.jsonl

แค่นั้นเอง Hermes จะประมวลผลทุกบรรทัดในไฟล์โดยอัตโนมัติ

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจสอบผลลัพธ์

เมื่อเสร็จสิ้น คุณจะได้ไฟล์ results.jsonl แต่ละบรรทัดตรงกับพรอมป์ต์เดิมของคุณหนึ่งข้อ และประกอบด้วย:

ประวัติการสนทนาทั้งหมด
รายละเอียดของการเรียกใช้เครื่องมือทุกครั้ง (เครื่องมือไหน คืนค่าอะไรกลับมา)
สถิติอย่างความครอบคลุมของขั้นตอนการให้เหตุผลและความถี่ในการใช้เครื่องมือ

ทำไมคุณควรสนใจ

ประหยัดเวลา: ไม่ต้องรันงานทีละอันอีกต่อไป รันเป็นร้อยหรือเป็นพันในครั้งเดียว
สร้างเหมืองทองแห่งข้อมูล: เอาต์พุตเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับแต่งโมเดล AI หรือประเมินว่าเอเจนต์ทำงานได้ดีแค่ไหน
ทำซ้ำได้: ทุกการรันทิ้งบันทึกที่สมบูรณ์ไว้ คุณจึงสามารถเปรียบเทียบการตั้งค่าต่างๆ และปรับปรุงได้เรื่อยๆ

เคล็ดลับปฏิบัติ

เริ่มจากเล็กๆ ก่อน รันเทสต์แบตช์ด้วยคำถามแค่ 10 ข้อเพื่อยืนยันว่ารูปแบบเอาต์พุตตรงกับที่คุณคาดหวัง จากนั้นค่อยขยายเป็น 1000 ข้อ หากมีอะไรผิดพลาด ให้ตรวจสอบบันทึกข้อผิดพลาด — เกือบทุกครั้งเป็นปัญหาการจัดรูปแบบในไฟล์อินพุตของคุณ

สรุป

การประมวลผลแบบแบตช์เปลี่ยนงานซ้ำซากให้เป็นคำสั่งเดียว และเปลี่ยนผลลัพธ์ดิบให้เป็นข้อมูลที่มีค่า ไม่ว่าคุณจะฝึก AI แบบกำหนดเองหรือทดสอบความทนทานของเอเจนต์ในระดับใหญ่ ฟีเจอร์นี้ช่วยประหยัดเวลาคุณได้หลายชั่วโมง ครั้งหน้าที่คุณมีงานกองโต ไม่ต้องเครียด — แค่แบตช์มันเข้าไว้