今月、大企業との驚くべきパートナーシップを結び、AI ツールのサブスクリプションを完全に無料で提供しました。これらのツールは、ビジネスの成長を効率化し、効率を向上させます。

先月のパトロンとして、6つの有料サブスクリプションにまったく無料でアクセスできました。これらのサブスクリプションにアクセスできるだけでなく、コンサルティング、ネットワーキング、コミュニティとの協働、そして私自身との協働も可能になります。毎日のAIニュース、リソース、プレゼントなど、多くのものにアクセスできます。

興味がある場合は、下記の説明にあるパトロンリンクをチェックして、これらの特典にアクセスしてください。

このセクションでは、表形式のデータを扱うAIエージェントの作成方法を紹介します。これにより、大規模な言語モデルよりも数値データを効果的に読み取り、処理することができます。このAIエージェントは、財務諸表などの大量の数値データを処理し、企業のパフォーマンス、価格設定構造、その他関連データについての質問に答えることができます。

このAIエージェントを作成するには、Vector Shiftを使用します。Vector Shiftは、コーディングなしでAIエージェントを簡単に作成できるドラッグ&ドロップのUIを提供しています。プロセスは以下の通りです:

1. 入力ノードと出力ノード: 自動化のフローを定義するために、入力ノードと出力ノードを設定します。

2. OpenAI GPT-4モデル: 最高のパフォーマンスを持つ大規模言語モデルであるOpenAI GPT-4モデルを使用して、受信した質問を分類し、価格に関するものか一般情報に関するものかを判断します。

3. 条件ステートメント: 質問を適切な処理ノードにルーティングするための条件ステートメントを追加します。OpenAI大規模言語モデルかCSVクエリローダーのいずれかです。

4. CSVクエリローダー: Fordの財務諸表からの数値データを処理するCSVクエリローダーノードを作成し、AIエージェントが正確な価格情報を提供できるようにします。

5. ナレッジベース: Fordの年次報告書を含むナレッジベースを統合し、AIエージェントが同社に関する一般的な質問に答えられるようにします。

6. 出力の統合: 最後に、マージノードを使用して、さまざまな処理ノードからの出力を結合し、最終的な応答を出力ノードに送信します。

このプロセスに従って、数値データクエリと Fordに関する一般的な質問の両方に対応できる汎用的なAIエージェントを作成します。これにより、チャットボットとのユーザーエクスペリエンスが向上します。

AIエージェントを作成して質問を分類し、数値データを処理するには、以下の手順に従います:

1. 入力ノード: ユーザーの質問を受け取るための入力ノードから始めます。

2. 条件ノード: 質問を2つのカテゴリ - 価格に関するもの、Fordに関する一般情報 - に分類するための条件ノードを追加します。

3. OpenAI GPT-4ノード: OpenAI GPT-4ノードを使用して質問を分類します。モデルに、質問が価格に関するものか一般情報に関するものかを識別するためのシステムプロンプトを設定します。

4. CSVクエリローダーノード: 価格に関する質問の場合、Fordの価格情報を含むCSVファイルからデータを処理するCSVクエリローダーノードを追加します。

5. ナレッジベースノード: 一般情報に関する質問の場合、Fordの年次報告書を含むナレッジベースノードを追加します。これにより、エージェントが同社に関する文脈情報を提供できるようになります。

6. 大規模言語モデルノード: CSVクエリローダーからの出力を改善するために、別の大規模言語モデルノードを追加します。

7. マージノード: 異なるブランチからの応答を結合し、最終的な出力を出力ノードに送信するためのマージノードを使用します。

8. チャットボットとしてデプロイ: パイプラインの設定が完了したら、ウェブサイトやその他のプラットフォームに統合できるチャットボットとしてデプロイできます。これにより、お客様が価格情報と Fordに関する一般的な詳細にアクセスできるようになります。

このアプローチに従うことで、質問を効果的に分類し、数値データと文脈データの両方を処理できる汎用的なAIエージェントを作成できます。これにより、お客様にとってのユーザーエクスペリエンスが向上します。

異なるブランチを統合し、クエリを処理するには、以下の手順に従います:

1. ブランチの統合: パイプラインには、条件ノード、CSVクエリローダー、ナレッジベースクエリの3つの主要なブランチがあります。「マージャー」ノードを使用して、これらのブランチからの出力を結合し、最終的な応答を出力ノードに送信します。

2. 大規模言語モデルノード: 異なるタイプのクエリを処理するために、複数の大規模言語モデルノードを追加しています。最初のものは、クエリを価格に関するものか一般情報に関するものかに分類します。2つ目のものはCSVクエリを処理し、3つ目のものはナレッジベースクエリを処理します。

3. CSVクエリローダー: このノードは、CSVファイルから数値データを処理する責任があります。ユーザーのクエリに基づいて、自然言語SQLを使用して関連情報を抽出します。

4. ナレッジベース: Fordの年次報告書を含むナレッジベースを追加しました。これにより、エージェントが同社とその財務に関する一般的な質問に答えることができます。

5. チャットボットとしてデプロイ: 最後に、このパイプラインをチャットボットとしてデプロイできます。Vector Shiftではこれが簡単です - チャットボットの外観、統合オプション(ウェブサイト、WhatsApp、Slackなど)、その他の設定を構成して、使用準備ができるようにします。

このソリューションの重要な側面は、数値データと文脈データの両方のクエリを処理できること、複数の大規模言語モデルを使用して応答を専門化すること、そしてチャットボットとしてのシームレスなデプロイです。これにより、Fordの価格設定と財務に関する詳細な情報を提供できる強力なAIエージェントとのユーザーインタラクションが可能になります。

このチュートリアルでは、Vector Shiftを使用してデータ、特にFord Motor Companyの財務データをクエリおよび処理できるAIエージェントの作成方法を紹介しました。このオートメーションの主なハイライトは以下の通りです:

1. 質問の分類: AIエージェントはOpenAI GPT-4モデルを使用して、受信した質問を2つのカテゴリ - 価格に関する質問とFordに関する一般的な質問 - に分類します。

2. 数値データの処理: 価格に関する質問の場合、エージェントはCSVクエリローダーを使用して、Fordの価格データが含まれるプリロードされたCSVファイルから関連情報を抽出します。

3. 一般的な知識クエリ: Fordに関する一般的な質問の場合、エージェントは同社の財務諸表を含むナレッジベースを活用して、情報的な応答を提供します。

4. 応答の統合: エージェントは、マージノードを使用して、さまざまな処理ノードからの応答を結合し、ユーザーに包括的な回答を提供します。

5. チャットボットとしてのデプロイ: 完成したオートメーションは、ウェブサイト、WhatsApp、Slackなどのさまざまなチャネルを通じてユーザーとやり取りできるチャットボットとしてデプロイできます。

この例は、数値データと文脈データの両方を処理できる実用的なAIソリューションを作成するVector Shiftの柔軟性を示しています。企業の財務パフォーマンスに関する質問に自動的に回答することで、顧客サービスを向上させ、クライアントに有益な洞察を提供できます。