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Nesta seção, vamos mostrar como criar agentes de IA que podem trabalhar com dados tabulares, permitindo que eles leiam e processem valores numéricos de forma mais eficaz do que os grandes modelos de linguagem. Esses agentes de IA serão capazes de processar grandes quantidades de dados numéricos, como demonstrações financeiras, e responder a perguntas sobre o desempenho de uma empresa, estruturas de preços e outros dados relacionados.

Para criar esse agente de IA, usaremos o Vector Shift, uma plataforma que permite a criação fácil de agentes de IA com sua interface de arrastar e soltar, sem a necessidade de codificação. O processo envolverá as seguintes etapas:

1. Nó de Entrada e Nó de Saída: Começaremos configurando um nó de entrada e um nó de saída para definir o fluxo da automação.

2. Modelo Open AI GPT-4: Utilizaremos o modelo Open AI GPT-4, que é o modelo de linguagem de grande porte com o melhor desempenho, para classificar as perguntas recebidas e determinar se elas estão relacionadas a preços ou informações gerais sobre os carros da Ford.

3. Declaração de Condição: Adicionaremos uma declaração de condição para direcionar as perguntas para o nó de processamento apropriado, seja o modelo de linguagem de grande porte Open AI ou o carregador de consulta CSV.

4. Carregador de Consulta CSV: Criaremos um nó de carregador de consulta CSV para processar os dados numéricos da demonstração financeira da Ford, permitindo que o agente de IA forneça informações de preços precisas.

5. Base de Conhecimento: Integraremos uma base de conhecimento contendo o relatório anual da Ford, permitindo que o agente de IA responda a perguntas gerais sobre a empresa.

6. Mesclando Saídas: Finalmente, usaremos um nó de mesclagem para combinar as saídas dos diferentes nós de processamento e enviar a resposta final para o nó de saída.

Seguindo esse processo, criaremos um agente de IA versátil que pode lidar tanto com consultas de dados numéricos quanto com perguntas gerais sobre a Ford, proporcionando uma experiência perfeita para os clientes que interagem com o chatbot.

Para criar um agente de IA que possa classificar perguntas e processar dados numéricos, seguiremos estas etapas:

1. Nó de Entrada: Comece com um nó de entrada para receber as perguntas do usuário.

2. Nó de Condição: Adicione um nó de condição para classificar as perguntas em duas categorias: relacionadas a preços ou informações gerais sobre a Ford.

3. Nó Open AI GPT-4: Use um nó Open AI GPT-4 para classificar as perguntas. Defina um prompt de sistema para o modelo identificar se a pergunta é sobre preços ou informações gerais.

4. Nó de Carregador de Consulta CSV: Para perguntas relacionadas a preços, adicione um nó de carregador de consulta CSV para processar os dados numéricos de um arquivo CSV contendo as informações de preços da Ford.

5. Nó de Base de Conhecimento: Para perguntas de informações gerais, adicione um nó de base de conhecimento que contenha o relatório anual da Ford. Isso permitirá que o agente forneça informações contextuais sobre a empresa.

6. Nó de Modelo de Linguagem de Grande Porte: Adicione outro nó de modelo de linguagem de grande porte para melhorar a geração de saída do nó de carregador de consulta CSV.

7. Nó de Mesclagem: Use um nó de mesclagem para combinar as respostas dos diferentes ramos e enviar a saída final para o nó de saída.

8. Implantar como um Chatbot: Depois de configurar o pipeline, você pode implantá-lo como um chatbot que pode ser integrado ao seu site ou outras plataformas, permitindo que os clientes acessem facilmente informações sobre preços e detalhes gerais sobre a Ford.

Seguindo essa abordagem, você pode criar um agente de IA versátil que possa classificar efetivamente as perguntas e processar dados numéricos e contextuais, proporcionando uma experiência perfeita para seus clientes.

Para mesclar os diferentes ramos e processar as consultas, seguiremos as seguintes etapas:

1. Mesclar Ramos: Temos três ramos principais em nosso pipeline - o nó de condição, o carregador de consulta CSV e a consulta da base de conhecimento. Usaremos um nó de "Mesclagem" para combinar as saídas desses ramos e enviar a resposta final para o nó de saída.

2. Nós de Modelo de Linguagem de Grande Porte: Adicionamos vários nós de modelo de linguagem de grande porte para lidar com diferentes tipos de consultas. O primeiro classifica a consulta como sobre preços ou informações gerais. O segundo processa a consulta CSV, e o terceiro lida com as consultas da base de conhecimento.

3. Carregador de Consulta CSV: Este nó é responsável por processar os dados numéricos do arquivo CSV. Ele usa SQL em linguagem natural para extrair as informações relevantes com base na consulta do usuário.

4. Base de Conhecimento: Adicionamos uma base de conhecimento que contém o relatório anual da Ford. Isso permite que o agente responda a perguntas gerais sobre a empresa e suas finanças.

5. Implantar como Chatbot: Finalmente, podemos implantar esse pipeline como um chatbot. O Vector Shift torna isso fácil - podemos configurar a aparência do chatbot, as opções de integração (por exemplo, site, WhatsApp, Slack) e outras configurações para deixá-lo pronto para uso.

Os principais aspectos dessa solução são a capacidade de lidar com consultas numéricas e contextuais, o uso de vários modelos de linguagem de grande porte para especializar as respostas e a implantação perfeita como um chatbot. Isso permite que o usuário final interaja com um agente de IA poderoso que pode fornecer informações detalhadas sobre os preços e as finanças da Ford.

Neste tutorial, mostramos como criar um agente de IA usando o Vector Shift que pode consultar e processar dados, especificamente dados financeiros da Ford Motor Company. Os principais destaques dessa automação incluem:

1. Classificação de Perguntas: O agente de IA usa um modelo OpenAI GPT-4 para classificar as perguntas recebidas em duas categorias - perguntas relacionadas a preços e perguntas gerais sobre a Ford.

2. Processamento de Dados Numéricos: Para perguntas relacionadas a preços, o agente utiliza um carregador de consulta CSV para extrair as informações de preços relevantes de um arquivo CSV pré-carregado contendo os dados de preços da Ford.

3. Consultas de Conhecimento Geral: Para perguntas gerais sobre a Ford, o agente aproveita uma base de conhecimento contendo as demonstrações financeiras da empresa para fornecer respostas informativas.

4. Mesclando Respostas: O agente combina as respostas dos diferentes nós de processamento usando um nó de mesclagem para fornecer uma resposta abrangente ao usuário.

5. Implantação como Chatbot: A automação concluída pode ser implantada como um chatbot, permitindo que os usuários interajam com o agente de IA por meio de vários canais, como um site, WhatsApp ou Slack.

Este exemplo demonstra a versatilidade do Vector Shift na criação de soluções práticas alimentadas por IA que podem lidar com dados numéricos e contextuais. Ao automatizar o processo de consulta e resposta a perguntas sobre o desempenho financeiro de uma empresa, as empresas podem melhorar seu atendimento ao cliente e fornecer insights valiosos a seus clientes.