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In questa sezione, mostreremo come creare agenti AI in grado di lavorare con dati tabulari, permettendo loro di leggere ed elaborare valori numerici in modo più efficace rispetto ai grandi modelli linguistici. Questi agenti AI saranno in grado di elaborare grandi quantità di dati numerici, come i bilanci finanziari, e di rispondere a domande sulle prestazioni di un'azienda, sulle strutture dei prezzi e su altri dati correlati.

Per creare questo agente AI, utilizzeremo Vector Shift, una piattaforma che consente la facile creazione di agenti AI con la sua interfaccia drag-and-drop, senza la necessità di codifica. Il processo comporterà i seguenti passaggi:

1. Nodo di input e nodo di output: Inizieremo impostando un nodo di input e un nodo di output per definire il flusso dell'automazione.

2. Modello Open AI GPT-4: Utilizzeremo il modello Open AI GPT-4, che è il modello di linguaggio di grandi dimensioni con le migliori prestazioni, per classificare le domande in arrivo e determinare se sono relative ai prezzi o alle informazioni generali sulle auto Ford.

3. Istruzione condizionale: Aggiungeremo un'istruzione condizionale per indirizzare le domande al nodo di elaborazione appropriato, sia il modello di linguaggio di grandi dimensioni Open AI che il caricatore di query CSV.

4. Caricatore di query CSV: Creeremo un nodo di caricamento di query CSV per elaborare i dati numerici dal bilancio finanziario di Ford, consentendo all'agente AI di fornire informazioni accurate sui prezzi.

5. Base di conoscenza: Integreremo una base di conoscenza contenente il rapporto annuale di Ford, consentendo all'agente AI di rispondere a domande generali sull'azienda.

6. Unione degli output: Infine, utilizzeremo un nodo di unione per combinare gli output dai diversi nodi di elaborazione e inviare la risposta finale al nodo di output.

Seguendo questo processo, creeremo un agente AI versatile in grado di gestire sia le query sui dati numerici che le domande generali su Ford, fornendo un'esperienza utente fluida per i clienti che interagiscono con il chatbot.

Per creare un agente AI in grado di classificare le domande ed elaborare i dati numerici, seguiremo questi passaggi:

1. Nodo di input: Inizia con un nodo di input per ricevere le domande dell'utente.

2. Nodo condizionale: Aggiungi un nodo condizionale per classificare le domande in due categorie: relative ai prezzi o informazioni generali su Ford.

3. Nodo Open AI GPT-4: Utilizza un nodo Open AI GPT-4 per classificare le domande. Imposta un prompt di sistema per il modello per identificare se la domanda riguarda i prezzi o le informazioni generali.

4. Nodo di caricamento di query CSV: Per le domande relative ai prezzi, aggiungi un nodo di caricamento di query CSV per elaborare i dati numerici da un file CSV contenente le informazioni sui prezzi di Ford.

5. Nodo della base di conoscenza: Per le domande di informazioni generali, aggiungi un nodo della base di conoscenza che contiene il rapporto annuale di Ford. Ciò consentirà all'agente di fornire informazioni contestuali sull'azienda.

6. Nodo del modello di linguaggio di grandi dimensioni: Aggiungi un altro nodo del modello di linguaggio di grandi dimensioni per migliorare la generazione dell'output dal nodo di caricamento di query CSV.

7. Nodo di unione: Utilizza un nodo di unione per combinare le risposte dai diversi rami e inviare l'output finale al nodo di output.

8. Distribuisci come chatbot: Una volta impostata la pipeline, puoi distribuirla come chatbot che può essere integrato nel tuo sito web o in altre piattaforme, consentendo ai clienti di accedere facilmente alle informazioni sui prezzi e ai dettagli generali su Ford.

Seguendo questo approccio, puoi creare un agente AI versatile in grado di classificare efficacemente le domande ed elaborare sia i dati numerici che quelli contestuali, fornendo un'esperienza utente fluida per i tuoi clienti.

Per unire i diversi rami ed elaborare le query, seguiremo i seguenti passaggi:

1. Unione dei rami: Abbiamo tre rami principali nella nostra pipeline - il nodo condizionale, il caricatore di query CSV e la query della base di conoscenza. Utilizzeremo un nodo "Unione" per combinare gli output da questi rami e inviare la risposta finale al nodo di output.

2. Nodi del modello di linguaggio di grandi dimensioni: Abbiamo aggiunto più nodi del modello di linguaggio di grandi dimensioni per gestire diversi tipi di query. Il primo classifica la query come relativa ai prezzi o alle informazioni generali. Il secondo elabora la query CSV e il terzo gestisce le query della base di conoscenza.

3. Caricatore di query CSV: Questo nodo è responsabile dell'elaborazione dei dati numerici dal file CSV. Utilizza SQL in linguaggio naturale per estrarre le informazioni pertinenti in base alla query dell'utente.

4. Base di conoscenza: Abbiamo aggiunto una base di conoscenza che contiene il rapporto annuale di Ford. Ciò consente all'agente di rispondere a domande generali sull'azienda e sui suoi dati finanziari.

5. Distribuisci come chatbot: Infine, possiamo distribuire questa pipeline come chatbot. Vector Shift rende questo processo semplice - possiamo configurare l'aspetto del chatbot, le opzioni di integrazione (ad es. sito web, WhatsApp, Slack) e altre impostazioni per renderlo pronto all'uso.

Gli aspetti chiave di questa soluzione sono la capacità di gestire sia query numeriche che contestuali, l'utilizzo di più modelli di linguaggio di grandi dimensioni per specializzare le risposte e la distribuzione fluida come chatbot. Ciò consente all'utente finale di interagire con un potente agente AI in grado di fornire informazioni dettagliate sui prezzi e sui dati finanziari di Ford.

In questa esercitazione, abbiamo mostrato come creare un agente AI utilizzando Vector Shift in grado di interrogare ed elaborare dati, in particolare i dati finanziari della Ford Motor Company. I punti salienti di questa automazione includono:

1. Classificazione delle domande: L'agente AI utilizza un modello OpenAI GPT-4 per classificare le domande in arrivo in due categorie - domande relative ai prezzi e domande generali su Ford.

2. Elaborazione dei dati numerici: Per le domande relative ai prezzi, l'agente utilizza un caricatore di query CSV per estrarre le informazioni sui prezzi pertinenti da un file CSV pre-caricato contenente i dati sui prezzi di Ford.

3. Query di conoscenza generale: Per le domande generali su Ford, l'agente sfrutta una base di conoscenza contenente i bilanci finanziari dell'azienda per fornire risposte informative.

4. Unione delle risposte: L'agente combina le risposte dai diversi nodi di elaborazione utilizzando un nodo di unione per fornire una risposta completa all'utente.

5. Distribuzione come chatbot: L'automazione completata può essere distribuita come chatbot, consentendo agli utenti di interagire con l'agente AI attraverso vari canali come un sito web, WhatsApp o Slack.

Questo esempio dimostra la versatilità di Vector Shift nella creazione di soluzioni pratiche alimentate dall'IA in grado di gestire sia dati numerici che contestuali. Automatizzando il processo di interrogazione e risposta alle domande sulle prestazioni finanziarie di un'azienda, le aziende possono migliorare il loro servizio clienti e fornire informazioni preziose ai loro clienti.