Este mes, tuvimos asociaciones increíbles con grandes empresas, otorgando suscripciones a herramientas de IA completamente gratis. Estas son herramientas que agilizarán el crecimiento de tu negocio y mejorarán tu eficiencia.

Solo por ser un patrocinador este mes pasado, se te dio acceso a seis suscripciones de pago completamente gratis. No solo tienes acceso a estas suscripciones, sino que también obtienes la capacidad de consultoría, networking, colaboración con la comunidad, así como conmigo. Tienes acceso a noticias diarias de IA, recursos, sorteos y mucho más.

Si estás interesado, echa un vistazo al enlace de Patreon en la descripción a continuación para acceder a estos beneficios.

En esta sección, mostraremos cómo crear agentes de IA que puedan trabajar con datos tabulares, lo que les permitirá leer y procesar valores numéricos de manera más efectiva que los modelos de lenguaje grandes. Estos agentes de IA serán capaces de procesar grandes cantidades de datos numéricos, como estados financieros, y responder preguntas sobre el rendimiento de una empresa, las estructuras de precios y otros datos relacionados.

Para crear este agente de IA, utilizaremos Vector Shift, una plataforma que permite la creación sencilla de agentes de IA con su interfaz de arrastrar y soltar, sin necesidad de codificación. El proceso implicará los siguientes pasos:

1. Nodo de entrada y nodo de salida: Comenzaremos configurando un nodo de entrada y un nodo de salida para definir el flujo de la automatización.

2. Modelo OpenAI GPT-4: Utilizaremos el modelo OpenAI GPT-4, que es el modelo de lenguaje grande con el mejor rendimiento, para clasificar las preguntas entrantes y determinar si están relacionadas con los precios o la información general sobre los automóviles Ford.

3. Declaración de condición: Agregaremos una declaración de condición para enrutar las preguntas al nodo de procesamiento apropiado, ya sea el modelo de lenguaje grande OpenAI o el cargador de consultas CSV.

4. Cargador de consultas CSV: Crearemos un nodo de cargador de consultas CSV para procesar los datos numéricos del estado financiero de Ford, lo que permitirá que el agente de IA proporcione información de precios precisa.

5. Base de conocimientos: Integraremos una base de conocimientos que contenga el informe anual de Ford, lo que permitirá que el agente de IA responda preguntas generales sobre la empresa.

6. Fusión de salidas: Finalmente, utilizaremos un nodo de fusión para combinar las salidas de los diferentes nodos de procesamiento y enviar la respuesta final al nodo de salida.

Siguiendo este proceso, crearemos un agente de IA versátil que pueda manejar tanto consultas de datos numéricos como preguntas generales sobre Ford, brindando una experiencia de usuario fluida a los clientes que interactúen con el chatbot.

Para crear un agente de IA que pueda clasificar preguntas y procesar datos numéricos, seguiremos estos pasos:

1. Nodo de entrada: Comienza con un nodo de entrada para recibir las preguntas del usuario.

2. Nodo de condición: Agrega un nodo de condición para clasificar las preguntas en dos categorías: relacionadas con los precios o información general sobre Ford.

3. Nodo OpenAI GPT-4: Usa un nodo OpenAI GPT-4 para clasificar las preguntas. Establece un sistema de indicaciones para que el modelo identifique si la pregunta es sobre precios o información general.

4. Nodo de cargador de consultas CSV: Para las preguntas relacionadas con los precios, agrega un nodo de cargador de consultas CSV para procesar los datos numéricos de un archivo CSV que contenga la información de precios de Ford.

5. Nodo de base de conocimientos: Para las preguntas de información general, agrega un nodo de base de conocimientos que contenga el informe anual de Ford. Esto permitirá que el agente proporcione información contextual sobre la empresa.

6. Nodo de modelo de lenguaje grande: Agrega otro nodo de modelo de lenguaje grande para mejorar la generación de salida del nodo de cargador de consultas CSV.

7. Nodo de fusión: Usa un nodo de fusión para combinar las respuestas de las diferentes ramas y enviar la salida final al nodo de salida.

8. Implementar como un chatbot: Una vez que se haya configurado el pipeline, puedes implementarlo como un chatbot que se pueda integrar en tu sitio web u otras plataformas, lo que permitirá a los clientes acceder fácilmente a la información de precios y los detalles generales sobre Ford.

Siguiendo este enfoque, puedes crear un agente de IA versátil que pueda clasificar eficazmente las preguntas y procesar datos tanto numéricos como contextuales, brindando una experiencia de usuario fluida a tus clientes.

Para fusionar las diferentes ramas y procesar las consultas, seguiremos los siguientes pasos:

1. Fusionar ramas: Tenemos tres ramas principales en nuestro pipeline: el nodo de condición, el cargador de consultas CSV y la consulta de la base de conocimientos. Usaremos un nodo "Fusionador" para combinar las salidas de estas ramas y enviar la respuesta final al nodo de salida.

2. Nodos de modelo de lenguaje grande: Hemos agregado varios nodos de modelo de lenguaje grande para manejar diferentes tipos de consultas. El primero clasifica la consulta como relacionada con los precios o la información general. El segundo procesa la consulta CSV, y el tercero maneja las consultas de la base de conocimientos.

3. Cargador de consultas CSV: Este nodo es responsable de procesar los datos numéricos del archivo CSV. Utiliza SQL en lenguaje natural para extraer la información relevante en función de la consulta del usuario.

4. Base de conocimientos: Hemos agregado una base de conocimientos que contiene el informe anual de Ford. Esto permite que el agente responda preguntas generales sobre la empresa y sus finanzas.

5. Implementar como un chatbot: Finalmente, podemos implementar este pipeline como un chatbot. Vector Shift facilita esto: podemos configurar la apariencia del chatbot, las opciones de integración (por ejemplo, sitio web, WhatsApp, Slack) y otros ajustes para que esté listo para su uso.

Los aspectos clave de esta solución son la capacidad de manejar consultas tanto numéricas como contextuales, el uso de múltiples modelos de lenguaje grande para especializar las respuestas y la implementación fluida como un chatbot. Esto permite que el usuario final interactúe con un agente de IA poderoso que puede proporcionar información detallada sobre los precios y las finanzas de Ford.

En este tutorial, hemos mostrado cómo crear un agente de IA utilizando Vector Shift que puede consultar y procesar datos, específicamente datos financieros de Ford Motor Company. Los aspectos clave de esta automatización incluyen:

1. Clasificación de preguntas: El agente de IA utiliza un modelo OpenAI GPT-4 para clasificar las preguntas entrantes en dos categorías: preguntas relacionadas con los precios y preguntas generales sobre Ford.

2. Procesamiento de datos numéricos: Para las preguntas relacionadas con los precios, el agente utiliza un cargador de consultas CSV para extraer la información de precios relevante de un archivo CSV previamente cargado que contiene los datos de precios de Ford.

3. Consultas de conocimiento general: Para las preguntas generales sobre Ford, el agente aprovecha una base de conocimientos que contiene los estados financieros de la empresa para proporcionar respuestas informativas.

4. Fusión de respuestas: El agente combina las respuestas de los diferentes nodos de procesamiento utilizando un nodo de fusión para proporcionar una respuesta completa al usuario.

5. Implementación como un chatbot: La automatización completada se puede implementar como un chatbot, lo que permite a los usuarios interactuar con el agente de IA a través de varios canales, como un sitio web, WhatsApp o Slack.

Este ejemplo demuestra la versatilidad de Vector Shift para crear soluciones prácticas impulsadas por IA que pueden manejar tanto datos numéricos como contextuales. Al automatizar el proceso de consultar y responder preguntas sobre el desempeño financiero de una empresa, las empresas pueden mejorar su servicio al cliente y proporcionar valiosos insights a sus clientes.