Deze maand hadden we waanzinnige partnerschappen met grote bedrijven, waarbij we volledig gratis abonnementen op AI-tools weggaven. Dit zijn tools die de groei van uw bedrijf zullen stroomlijnen en uw efficiëntie zullen verbeteren.

Enkel door deze maand een patroon te zijn, kreeg u toegang tot zes betaalde abonnementen volledig gratis. U krijgt niet alleen toegang tot deze abonnementen, maar u krijgt ook de mogelijkheid tot Consultancy, netwerken, samenwerken met de gemeenschap, evenals met mijzelf. U krijgt toegang tot dagelijks AI-nieuws, hulpmiddelen, prijsvragen en nog veel meer.

Als u geïnteresseerd bent, bekijk dan de patreon-link in de beschrijving hieronder om toegang te krijgen tot deze voordelen.

In dit gedeelte zullen we laten zien hoe je AI-agenten kunt maken die kunnen werken met tabellaire gegevens, waardoor ze in staat zijn om numerieke waarden effectiever te lezen en te verwerken dan grote taalmodellen. Deze AI-agenten zullen in staat zijn om grote hoeveelheden numerieke gegevens, zoals financiële overzichten, te verwerken en vragen te beantwoorden over de prestaties van een bedrijf, prijsstructuren en andere gerelateerde gegevens.

Om deze AI-agent te maken, zullen we gebruik maken van Vector Shift, een platform dat het gemakkelijk maakt om AI-agenten te maken met zijn drag-and-drop-UI, zonder dat er code geschreven hoeft te worden. Het proces zal de volgende stappen omvatten:

1. Invoernode en uitvoernode: We beginnen met het instellen van een invoernode en een uitvoernode om de stroom van de automatisering te definiëren.

2. Open AI GPT-4-model: We zullen gebruik maken van het Open AI GPT-4-model, dat het best presterende grote taalmodel is, om de binnenkomende vragen te classificeren en te bepalen of ze betrekking hebben op prijzen of algemene informatie over Ford-auto's.

3. Voorwaardelijke instructie: We zullen een voorwaardelijke instructie toevoegen om de vragen naar de juiste verwerkingsnode te leiden, hetzij het Open AI-model voor grote taal, hetzij de CSV-queryloader.

4. CSV-queryloader: We zullen een CSV-queryloader-node maken om de numerieke gegevens uit de financiële overzichten van Ford te verwerken, waardoor de AI-agent nauwkeurige prijsinformatie kan geven.

5. Kennisbasis: We zullen een kennisbasis integreren die het jaarverslag van Ford bevat, waardoor de AI-agent algemene vragen over het bedrijf kan beantwoorden.

6. Samenvoeging van outputs: Ten slotte zullen we een samenvoegingsnode gebruiken om de outputs van de verschillende verwerkingsnodes te combineren en de uiteindelijke reactie naar de uitvoernode te sturen.

Door dit proces te volgen, zullen we een veelzijdige AI-agent creëren die zowel numerieke gegevensquery's als algemene vragen over Ford kan afhandelen, waardoor er een naadloze gebruikerservaring ontstaat voor klanten die met de chatbot interacteren.

Om een AI-agent te maken die vragen kan classificeren en numerieke gegevens kan verwerken, volgen we deze stappen:

1. Invoernode: Begin met een invoernode om de vragen van de gebruiker te ontvangen.

2. Voorwaardennode: Voeg een voorwaardennode toe om de vragen in twee categorieën in te delen: gerelateerd aan prijzen of algemene informatie over Ford.

3. Open AI GPT-4-node: Gebruik een Open AI GPT-4-node om de vragen te classificeren. Stel een systeempromotie in voor het model om te identificeren of de vraag over prijzen of algemene informatie gaat.

4. CSV-queryloader-node: Voor prijsgerelateerde vragen voegen we een CSV-queryloader-node toe om de numerieke gegevens uit een CSV-bestand met Ford-prijsinformatie te verwerken.

5. Kennisbasissnode: Voor algemene informatievragen voegen we een kennisbasissnode toe die het jaarverslag van Ford bevat. Hierdoor kan de agent contextuele informatie over het bedrijf verstrekken.

6. Groot taalmodelnode: Voeg nog een groot taalmodelnode toe om de outputgeneratie van de CSV-queryloader te verbeteren.

7. Samenvoegingsnode: Gebruik een samenvoegingsnode om de reacties van de verschillende takken te combineren en de uiteindelijke output naar de uitvoernode te sturen.

8. Implementeren als chatbot: Zodra de pipeline is ingesteld, kunt u deze implementeren als een chatbot die kan worden geïntegreerd in uw website of andere platforms, waardoor klanten gemakkelijk toegang krijgen tot prijsinformatie en algemene informatie over Ford.

Door deze aanpak te volgen, kunt u een veelzijdige AI-agent creëren die vragen effectief kan classificeren en zowel numerieke als contextuele gegevens kan verwerken, waardoor er een naadloze gebruikerservaring ontstaat voor uw klanten.

Om de verschillende takken samen te voegen en queries te verwerken, zullen we de volgende stappen ondernemen:

1. Takken samenvoegen: We hebben drie hoofdtakken in onze pipeline - de voorwaardennode, de CSV-queryloader en de kennisbasissquery. We zullen een "Samenvoegingsnode" gebruiken om de outputs van deze takken te combineren en de uiteindelijke reactie naar de uitvoernode te sturen.

2. Grote taalmodelknopen: We hebben meerdere grote taalmodelknopen toegevoegd om verschillende soorten queries te verwerken. De eerste classificeert de query als prijsgerelateerd of algemene informatie. De tweede verwerkt de CSV-query en de derde verwerkt de kennisbasissquery's.

3. CSV-queryloader: Deze node is verantwoordelijk voor het verwerken van numerieke gegevens uit het CSV-bestand. Het gebruikt natuurlijke taal-SQL om de relevante informatie te extraheren op basis van de vraag van de gebruiker.

4. Kennisbasis: We hebben een kennisbasis toegevoegd die het jaarverslag van Ford bevat. Hierdoor kan de agent algemene vragen over het bedrijf en zijn financiën beantwoorden.

5. Implementeren als chatbot: Ten slotte kunnen we deze pipeline implementeren als een chatbot. Vector Shift maakt dit eenvoudig - we kunnen de uiterlijke kenmerken van de chatbot, integratieopties (bijv. website, WhatsApp, Slack) en andere instellingen configureren om deze klaar te maken voor gebruik.

De belangrijkste aspecten van deze oplossing zijn het vermogen om zowel numerieke als contextuele queries te verwerken, het gebruik van meerdere grote taalmodellen om de reacties te specialiseren en de naadloze implementatie als een chatbot. Hierdoor kan de eindgebruiker interacteren met een krachtige AI-agent die gedetailleerde informatie kan geven over de prijzen en financiën van Ford.

In deze zelfstudie hebben we laten zien hoe je een AI-agent kunt maken met Vector Shift die gegevens, specifiek financiële gegevens voor Ford Motor Company, kan opvragen en verwerken. De belangrijkste hoogtepunten van deze automatisering zijn:

1. Vragen classificeren: De AI-agent gebruikt een OpenAI GPT-4-model om de binnenkomende vragen in twee categorieën in te delen - prijsgerelateerde vragen en algemene vragen over Ford.

2. Verwerking van numerieke gegevens: Voor prijsgerelateerde vragen gebruikt de agent een CSV-queryloader om de relevante prijsinformatie te extraheren uit een vooraf geladen CSV-bestand met Ford's prijsgegevens.

3. Algemene kennisquery's: Voor algemene vragen over Ford maakt de agent gebruik van een kennisbasis die de financiële overzichten van het bedrijf bevat om informatieve antwoorden te geven.

4. Reacties samenvoegen: De agent combineert de reacties van de verschillende verwerkingsnodes met behulp van een samenvoegingsnode om de gebruiker een uitgebreid antwoord te geven.

5. Implementatie als chatbot: De voltooide automatisering kan worden geïmplementeerd als een chatbot, waardoor gebruikers met de AI-agent kunnen communiceren via verschillende kanalen zoals een website, WhatsApp of Slack.

Dit voorbeeld laat de veelzijdigheid van Vector Shift zien bij het creëren van praktische AI-aangedreven oplossingen die zowel numerieke als contextuele gegevens kunnen verwerken. Door het proces van het opvragen en beantwoorden van vragen over de financiële prestaties van een bedrijf te automatiseren, kunnen bedrijven hun klantenservice verbeteren en waardevolle inzichten bieden aan hun klanten.