Stateless Request
상태 없는 요청
Stateless Request는 그 요청에 담긴 데이터만 써. 모델이 이전 대화를 기억할 거라고 가정하지 않아.
다른 예시
각 송장 호출에는 해당 스키마, 정책 버전 및 문서가 포함됩니다. 어떤 작업자라도 독립적으로 다시 시도할 수 있습니다.
주요 부분
- 01User intent and context
- 02Model or tool decision
- 03Grounded result and fallback
사용할 때
확장 가능하고 반복 가능한 작업에 사용하세요. 애플리케이션은 상태 관리, 안전한 재시도, 전체 대화를 처리해야 합니다.
다음 경우에는 사용하지 마세요
필요한 과거 결정을 생략하지 마세요, 이전 프롬프트가 여전히 적용된다고 가정하지 마세요, 부작용이 있는 작업을 맹목적으로 재시도하지 마세요.
코드에서 사용된 이름
request carries all required state 출시하기 전에
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome:Complete the task with 상태 없는 요청 (Stateless Request)。 User context:각 송장 호출에는 해당 스키마, 정책 버전 및 문서가 포함됩니다. 어떤 작업자라도 독립적으로 다시 시도할 수 있습니다. AI method or concept:상태 없는 요청 (Stateless Request)。 Why it fits:확장 가능하고 반복 가능한 작업에 사용하세요. 애플리케이션은 상태 관리, 안전한 재시도, 전체 대화를 처리해야 합니다. Do not use it when:필요한 과거 결정을 생략하지 마세요, 이전 프롬프트가 여전히 적용된다고 가정하지 마세요, 부작용이 있는 작업을 맹목적으로 재시도하지 마세요. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary):하나의 공식 표준이 전체 용어를 통제하지 않음. 의미는 팀, 플랫폼 또는 프레임워크마다 달라질 수 있음. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
이 요청을 확인하세요
Review how 상태 없는 요청 (Stateless Request) is used now. Definition: Stateless Request는 그 요청에 담긴 데이터만 써. 모델이 이전 대화를 기억할 거라고 가정하지 않아. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.