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Dans cette section, nous allons montrer comment créer des agents IA capables de travailler avec des données tabulaires, leur permettant de lire et de traiter les valeurs numériques plus efficacement que les grands modèles de langage. Ces agents IA seront en mesure de traiter de grandes quantités de données numériques, telles que les états financiers, et de répondre à des questions sur les performances d'une entreprise, les structures de tarification et d'autres données connexes.

Pour créer cet agent IA, nous utiliserons Vector Shift, une plateforme qui permet la création facile d'agents IA avec son interface de glisser-déposer, sans avoir besoin de coder. Le processus impliquera les étapes suivantes :

1. Nœud d'entrée et nœud de sortie : Nous commencerons par configurer un nœud d'entrée et un nœud de sortie pour définir le flux de l'automatisation.

2. Modèle Open AI GPT-4 : Nous utiliserons le modèle Open AI GPT-4, qui est le modèle de langage le plus performant, pour classer les questions entrantes et déterminer si elles sont liées à la tarification ou aux informations générales sur les voitures Ford.

3. Instruction conditionnelle : Nous ajouterons une instruction conditionnelle pour acheminer les questions vers le nœud de traitement approprié, soit le grand modèle de langage Open AI, soit le chargeur de requête CSV.

4. Chargeur de requête CSV : Nous créerons un nœud de chargeur de requête CSV pour traiter les données numériques du relevé financier de Ford, permettant à l'agent IA de fournir des informations de tarification précises.

5. Base de connaissances : Nous intégrerons une base de connaissances contenant le rapport annuel de Ford, permettant à l'agent IA de répondre aux questions générales sur l'entreprise.

6. Fusion des sorties : Enfin, nous utiliserons un nœud de fusion pour combiner les sorties des différents nœuds de traitement et envoyer la réponse finale au nœud de sortie.

En suivant ce processus, nous créerons un agent IA polyvalent capable de gérer à la fois les requêtes de données numériques et les questions générales sur Ford, offrant une expérience utilisateur fluide aux clients interagissant avec le chatbot.

Pour créer un agent IA capable de classer les questions et de traiter les données numériques, nous suivrons ces étapes :

1. Nœud d'entrée : Commencez par un nœud d'entrée pour recevoir les questions de l'utilisateur.

2. Nœud de condition : Ajoutez un nœud de condition pour classer les questions en deux catégories : liées à la tarification ou aux informations générales sur Ford.

3. Nœud Open AI GPT-4 : Utilisez un nœud Open AI GPT-4 pour classer les questions. Définissez une invite système pour que le modèle identifie si la question porte sur la tarification ou les informations générales.

4. Nœud de chargeur de requête CSV : Pour les questions liées à la tarification, ajoutez un nœud de chargeur de requête CSV pour traiter les données numériques d'un fichier CSV contenant les informations de tarification de Ford.

5. Nœud de base de connaissances : Pour les questions d'information générale, ajoutez un nœud de base de connaissances contenant le rapport annuel de Ford. Cela permettra à l'agent de fournir des informations contextuelles sur l'entreprise.

6. Nœud de grand modèle de langage : Ajoutez un autre nœud de grand modèle de langage pour améliorer la génération de la sortie à partir du chargeur de requête CSV.

7. Nœud de fusion : Utilisez un nœud de fusion pour combiner les réponses des différentes branches et envoyer la sortie finale au nœud de sortie.

8. Déployer en tant que chatbot : Une fois le pipeline configuré, vous pouvez le déployer en tant que chatbot qui peut être intégré à votre site Web ou d'autres plateformes, permettant aux clients d'accéder facilement aux informations de tarification et aux détails généraux sur Ford.

En suivant cette approche, vous pouvez créer un agent IA polyvalent capable de classer efficacement les questions et de traiter à la fois les données numériques et contextuelles, offrant une expérience utilisateur fluide à vos clients.

Pour fusionner les différentes branches et traiter les requêtes, nous suivrons les étapes suivantes :

1. Fusionner les branches : Nous avons trois branches principales dans notre pipeline - le nœud de condition, le chargeur de requête CSV et la requête de base de connaissances. Nous utiliserons un nœud de "fusion" pour combiner les sorties de ces branches et envoyer la réponse finale au nœud de sortie.

2. Nœuds de grand modèle de langage : Nous avons ajouté plusieurs nœuds de grand modèle de langage pour gérer différents types de requêtes. Le premier classe la requête soit sur la tarification, soit sur les informations générales. Le deuxième traite la requête CSV, et le troisième gère les requêtes de base de connaissances.

3. Chargeur de requête CSV : Ce nœud est chargé de traiter les données numériques du fichier CSV. Il utilise le SQL en langage naturel pour extraire les informations pertinentes en fonction de la requête de l'utilisateur.

4. Base de connaissances : Nous avons ajouté une base de connaissances contenant le rapport annuel de Ford. Cela permet à l'agent de répondre aux questions générales sur l'entreprise et ses finances.

5. Déployer en tant que chatbot : Enfin, nous pouvons déployer ce pipeline en tant que chatbot. Vector Shift facilite cela - nous pouvons configurer l'apparence du chatbot, les options d'intégration (par exemple, site Web, WhatsApp, Slack) et d'autres paramètres pour le rendre prêt à l'emploi.

Les aspects clés de cette solution sont la capacité à gérer à la fois les requêtes numériques et contextuelles, l'utilisation de plusieurs grands modèles de langage pour spécialiser les réponses et le déploiement fluide en tant que chatbot. Cela permet à l'utilisateur final d'interagir avec un agent IA puissant capable de fournir des informations détaillées sur la tarification et les finances de Ford.

Dans ce tutoriel, nous avons montré comment créer un agent IA à l'aide de Vector Shift capable de requêter et de traiter des données, en particulier les données financières de Ford Motor Company. Les points clés de cette automatisation incluent :

1. Classement des questions : L'agent IA utilise un modèle OpenAI GPT-4 pour classer les questions entrantes en deux catégories - les questions liées à la tarification et les questions générales sur Ford.

2. Traitement des données numériques : Pour les questions liées à la tarification, l'agent utilise un chargeur de requête CSV pour extraire les informations de tarification pertinentes à partir d'un fichier CSV préchargé contenant les données de tarification de Ford.

3. Requêtes de connaissances générales : Pour les questions générales sur Ford, l'agent s'appuie sur une base de connaissances contenant les états financiers de l'entreprise pour fournir des réponses informatives.

4. Fusion des réponses : L'agent combine les réponses des différents nœuds de traitement à l'aide d'un nœud de fusion pour fournir une réponse complète à l'utilisateur.

5. Déploiement en tant que chatbot : L'automatisation terminée peut être déployée en tant que chatbot, permettant aux utilisateurs d'interagir avec l'agent IA via divers canaux tels qu'un site Web, WhatsApp ou Slack.

Cet exemple démontre la polyvalence de Vector Shift dans la création de solutions pratiques alimentées par l'IA capable de gérer à la fois les données numériques et contextuelles. En automatisant le processus de requête et de réponse aux questions sur les performances financières d'une entreprise, les entreprises peuvent améliorer leur service client et fournir des informations précieuses à leurs clients.