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In diesem Abschnitt werden wir zeigen, wie man KI-Agenten erstellt, die mit tabellarischen Daten arbeiten können, sodass sie numerische Werte effektiver verarbeiten können als große Sprachmodelle. Diese KI-Agenten werden in der Lage sein, große Mengen an numerischen Daten wie Finanzberichte zu verarbeiten und Fragen zur Leistung, Preisgestaltung und anderen damit verbundenen Daten eines Unternehmens zu beantworten.

Um diesen KI-Agenten zu erstellen, werden wir Vector Shift verwenden, eine Plattform, die die einfache Erstellung von KI-Agenten mit einer Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche ermöglicht, ohne dass Programmierung erforderlich ist. Der Prozess wird die folgenden Schritte umfassen:

1. Eingabeknoten und Ausgabeknoten: Wir beginnen damit, einen Eingabeknoten und einen Ausgabeknoten einzurichten, um den Ablauf der Automatisierung zu definieren.

2. Open AI GPT-4-Modell: Wir werden das Open AI GPT-4-Modell, das das leistungsfähigste große Sprachmodell ist, verwenden, um die eingehenden Fragen zu klassifizieren und zu bestimmen, ob sie sich auf die Preisgestaltung oder allgemeine Informationen über Ford-Autos beziehen.

3. Bedingungsanweisung: Wir werden eine Bedingungsanweisung hinzufügen, um die Fragen an den entsprechenden Verarbeitungsknoten weiterzuleiten, entweder an das Open AI-Sprachmodell oder an den CSV-Abfrage-Loader.

4. CSV-Abfrage-Loader: Wir werden einen CSV-Abfrage-Loader-Knoten erstellen, um die numerischen Daten aus der Ford-Bilanz zu verarbeiten, damit der KI-Agent genaue Preisinformationen liefern kann.

5. Wissensbasis: Wir werden eine Wissensbasis integrieren, die den Ford-Jahresbericht enthält, damit der KI-Agent allgemeine Fragen zum Unternehmen beantworten kann.

6. Zusammenführen der Ausgaben: Schließlich werden wir einen Zusammenführungsknoten verwenden, um die Ausgaben der verschiedenen Verarbeitungsknoten zu kombinieren und die endgültige Antwort an den Ausgabeknoten zu senden.

Durch die Befolgung dieses Prozesses werden wir einen vielseitigen KI-Agenten erstellen, der sowohl numerische Datenabfragen als auch allgemeine Fragen zu Ford bearbeiten kann und so ein nahtloses Benutzererlebnis für Kunden bietet, die mit dem Chatbot interagieren.

Um einen KI-Agenten zu erstellen, der Fragen klassifizieren und numerische Daten verarbeiten kann, werden wir diese Schritte befolgen:

1. Eingabeknoten: Beginnen Sie mit einem Eingabeknoten, um die Fragen des Benutzers entgegenzunehmen.

2. Bedingungsknoten: Fügen Sie einen Bedingungsknoten hinzu, um die Fragen in zwei Kategorien einzuteilen: preisbezogen oder allgemeine Informationen über Ford.

3. Open AI GPT-4-Knoten: Verwenden Sie einen Open AI GPT-4-Knoten, um die Fragen zu klassifizieren. Legen Sie eine Systemaufforderung für das Modell fest, um zu identifizieren, ob die Frage sich um Preise oder allgemeine Informationen dreht.

4. CSV-Abfrage-Loader-Knoten: Für preisbezogene Fragen fügen Sie einen CSV-Abfrage-Loader-Knoten hinzu, um die numerischen Daten aus einer CSV-Datei mit Fords Preisangaben zu verarbeiten.

5. Wissensbasis-Knoten: Für allgemeine Informationsfragen fügen Sie einen Wissensbasis-Knoten hinzu, der den Ford-Jahresbericht enthält. Dies ermöglicht es dem Agenten, kontextbezogene Informationen über das Unternehmen bereitzustellen.

6. Großes Sprachmodell-Knoten: Fügen Sie einen weiteren Knoten für ein großes Sprachmodell hinzu, um die Ausgabequalität des CSV-Abfrage-Loaders zu verbessern.

7. Zusammenführungsknoten: Verwenden Sie einen Zusammenführungsknoten, um die Antworten aus den verschiedenen Zweigen zu kombinieren und die endgültige Ausgabe an den Ausgabeknoten zu senden.

8. Als Chatbot bereitstellen: Sobald die Pipeline eingerichtet ist, können Sie sie als Chatbot bereitstellen, der in Ihre Website oder andere Plattformen integriert werden kann, damit Kunden einfach auf Preisinformationen und allgemeine Details zu Ford zugreifen können.

Durch die Befolgung dieses Ansatzes können Sie einen vielseitigen KI-Agenten erstellen, der Fragen effektiv klassifizieren und sowohl numerische als auch kontextbezogene Daten verarbeiten kann, um ein nahtloses Benutzererlebnis für Ihre Kunden zu bieten.

Um die verschiedenen Zweige zusammenzuführen und Abfragen zu verarbeiten, werden wir die folgenden Schritte unternehmen:

1. Zweige zusammenführen: Wir haben drei Hauptzweige in unserer Pipeline - den Bedingungsknoten, den CSV-Abfrage-Loader und die Wissensbasis-Abfrage. Wir werden einen "Zusammenführungsknoten" verwenden, um die Ausgaben aus diesen Zweigen zu kombinieren und die endgültige Antwort an den Ausgabeknoten zu senden.

2. Große Sprachmodell-Knoten: Wir haben mehrere Knoten für große Sprachmodelle hinzugefügt, um verschiedene Arten von Abfragen zu bearbeiten. Der erste klassifiziert die Abfrage als preisbezogen oder als allgemeine Information. Der zweite verarbeitet die CSV-Abfrage, und der dritte bearbeitet die Wissensbasis-Abfragen.

3. CSV-Abfrage-Loader: Dieser Knoten ist für die Verarbeitung numerischer Daten aus der CSV-Datei verantwortlich. Er verwendet natürliche Sprache SQL, um die relevanten Informationen basierend auf der Benutzerabfrage zu extrahieren.

4. Wissensbasis: Wir haben eine Wissensbasis hinzugefügt, die den Ford-Jahresbericht enthält. Dies ermöglicht es dem Agenten, allgemeine Fragen zum Unternehmen und seinen Finanzen zu beantworten.

5. Als Chatbot bereitstellen: Schließlich können wir diese Pipeline als Chatbot bereitstellen. Vector Shift macht dies einfach - wir können das Erscheinungsbild des Chatbots, die Integrationsoptionen (z.B. Website, WhatsApp, Slack) und andere Einstellungen konfigurieren, um ihn für den Einsatz bereit zu machen.

Die Schlüsselaspekte dieser Lösung sind die Fähigkeit, sowohl numerische als auch kontextbezogene Abfragen zu bearbeiten, die Verwendung mehrerer großer Sprachmodelle zur Spezialisierung der Antworten und die nahtlose Bereitstellung als Chatbot. Dies ermöglicht es dem Endbenutzer, mit einem leistungsfähigen KI-Agenten zu interagieren, der detaillierte Informationen zu Fords Preisen und Finanzen liefern kann.

In diesem Tutorial haben wir gezeigt, wie man einen KI-Agenten mit Vector Shift erstellt, der Daten, insbesondere Finanzdaten für die Ford Motor Company, abfragen und verarbeiten kann. Die Haupthighlights dieser Automatisierung sind:

1. Klassifizierung von Fragen: Der KI-Agent verwendet ein OpenAI GPT-4-Modell, um die eingehenden Fragen in zwei Kategorien einzuteilen - preisbezogene Fragen und allgemeine Fragen zu Ford.

2. Verarbeitung numerischer Daten: Für preisbezogene Fragen nutzt der Agent einen CSV-Abfrage-Loader, um die relevanten Preisinformationen aus einer vorgeladenen CSV-Datei mit Fords Preisdaten zu extrahieren.

3. Abfragen zu allgemeinem Wissen: Für allgemeine Fragen zu Ford greift der Agent auf eine Wissensbasis zurück, die den Finanzbericht des Unternehmens enthält, um informative Antworten zu liefern.

4. Zusammenführen von Antworten: Der Agent kombiniert die Antworten aus den verschiedenen Verarbeitungsknoten mithilfe eines Zusammenführungsknotens, um dem Benutzer eine umfassende Antwort zu geben.

5. Bereitstellung als Chatbot: Die fertige Automatisierung kann als Chatbot bereitgestellt werden, der es Benutzern ermöglicht, mit dem KI-Agenten über verschiedene Kanäle wie eine Website, WhatsApp oder Slack zu interagieren.

Dieses Beispiel zeigt die Vielseitigkeit von Vector Shift bei der Erstellung praktischer, KI-gestützter Lösungen, die sowohl numerische als auch kontextbezogene Daten verarbeiten können. Durch die Automatisierung des Prozesses der Abfrage und Beantwortung von Fragen zur Finanzleistung eines Unternehmens können Unternehmen ihren Kundenservice verbessern und ihren Kunden wertvolle Einblicke bieten.