В этом месяце у нас были невероятные партнерства с крупными компаниями, которые предоставляли подписки на инструменты искусственного интеллекта совершенно бесплатно. Это инструменты, которые помогут ускорить рост вашего бизнеса и повысить эффективность.

Только за то, что вы были покровителем в прошлом месяце, вам был предоставлен доступ к шести платным подпискам совершенно бесплатно. Вы не только получаете доступ к этим подпискам, но и приобретаете возможность консультирования, налаживания связей, сотрудничества с сообществом, а также со мной. Вы получаете доступ к ежедневным новостям об искусственном интеллекте, ресурсам, розыгрышам и многому другому.

Если вас это интересует, ознакомьтесь с ссылкой на Patreon в описании ниже, чтобы получить доступ к этим преимуществам.

В этом разделе мы продемонстрируем, как создать агентов искусственного интеллекта, которые могут работать с табличными данными, позволяя им более эффективно читать и обрабатывать числовые значения, чем крупные языковые модели. Эти агенты искусственного интеллекта будут способны обрабатывать большие объемы числовых данных, таких как финансовая отчетность, и отвечать на вопросы о производительности компании, ценовых структурах и других связанных данных.

Для создания этого агента искусственного интеллекта мы будем использовать Vector Shift, платформу, которая позволяет легко создавать агентов искусственного интеллекта с помощью интерфейса перетаскивания и отпускания, без необходимости кодирования. Процесс будет включать следующие шаги:

1. Входной узел и выходной узел: Мы начнем с настройки входного узла и выходного узла, чтобы определить поток автоматизации.

2. Модель Open AI GPT-4: Мы будем использовать модель Open AI GPT-4, которая является лучшей из крупных языковых моделей, чтобы классифицировать входящие вопросы и определить, относятся ли они к ценообразованию или общей информации о автомобилях Ford.

3. Условное выражение: Мы добавим условное выражение, чтобы направлять вопросы в соответствующий узел обработки, либо в модель крупного языка Open AI, либо в загрузчик запросов CSV.

4. Загрузчик запросов CSV: Мы создадим узел загрузчика запросов CSV, чтобы обрабатывать числовые данные из финансовой отчетности Ford, позволяя агенту искусственного интеллекта предоставлять точную информацию о ценах.

5. База знаний: Мы интегрируем базу знаний, содержащую годовой отчет Ford, что позволит агенту искусственного интеллекта отвечать на общие вопросы о компании.

6. Объединение выходных данных: Наконец, мы будем использовать узел слияния, чтобы объединить выходные данные из различных узлов обработки и отправить окончательный ответ в выходной узел.

Следуя этому процессу, мы создадим универсального агента искусственного интеллекта, который может обрабатывать как запросы, связанные с числовыми данными, так и общие вопросы о Ford, обеспечивая бесшовный пользовательский опыт для клиентов, взаимодействующих с чат-ботом.

Чтобы создать агента искусственного интеллекта, который может классифицировать вопросы и обрабатывать числовые данные, мы будем следовать этим шагам:

1. Входной узел: Начните с входного узла, чтобы получать вопросы пользователей.

2. Узел условия: Добавьте узел условия, чтобы классифицировать вопросы на две категории: связанные с ценообразованием или общей информацией о Ford.

3. Узел Open AI GPT-4: Используйте узел Open AI GPT-4, чтобы классифицировать вопросы. Установите системную подсказку для модели, чтобы она определяла, является ли вопрос о ценообразовании или общей информации.

4. Узел загрузчика запросов CSV: Для вопросов, связанных с ценообразованием, добавьте узел загрузчика запросов CSV, чтобы обрабатывать числовые данные из CSV-файла, содержащего информацию о ценах Ford.

5. Узел базы знаний: Для вопросов общей информации добавьте узел базы знаний, содержащий годовой отчет Ford. Это позволит агенту предоставлять контекстную информацию о компании.

6. Узел крупной языковой модели: Добавьте еще один узел крупной языковой модели, чтобы улучшить генерацию вывода из узла загрузчика запросов CSV.

7. Узел слияния: Используйте узел слияния, чтобы объединить ответы из различных ветвей и отправить окончательный вывод в выходной узел.

8. Развертывание в качестве чат-бота: После настройки конвейера вы можете развернуть его в качестве чат-бота, который можно интегрировать на ваш веб-сайт или другие платформы, позволяя клиентам легко получать доступ к информации о ценах и общим сведениям о Ford.

Следуя этому подходу, вы можете создать универсального агента искусственного интеллекта, который может эффективно классифицировать вопросы и обрабатывать как числовые, так и контекстные данные, обеспечивая бесшовный пользовательский опыт для ваших клиентов.

Чтобы объединить различные ветви и обрабатывать запросы, мы предпримем следующие шаги:

1. Объединение ветвей: У нас есть три основные ветви в нашем конвейере - узел условия, загрузчик запросов CSV и запрос базы знаний. Мы будем использовать узел "Слияние", чтобы объединить выходные данные из этих ветвей и отправить окончательный ответ в выходной узел.

2. Узлы крупных языковых моделей: Мы добавили несколько узлов крупных языковых моделей, чтобы обрабатывать различные типы запросов. Первый классифицирует запрос как связанный с ценообразованием или общей информацией. Второй обрабатывает запрос CSV, а третий обрабатывает запросы к базе знаний.

3. Загрузчик запросов CSV: Этот узел отвечает за обработку числовых данных из CSV-файла. Он использует естественный язык SQL для извлечения соответствующей информации на основе запроса пользователя.

4. База знаний: Мы добавили базу знаний, содержащую годовой отчет Ford. Это позволяет агенту отвечать на общие вопросы о компании и ее финансах.

5. Развертывание в качестве чат-бота: Наконец, мы можем развернуть этот конвейер в качестве чат-бота. Vector Shift упрощает это - мы можем настроить внешний вид чат-бота, параметры интеграции (например, веб-сайт, WhatsApp, Slack) и другие настройки, чтобы он был готов к использованию.

Ключевыми аспектами этого решения являются возможность обрабатывать как числовые, так и контекстные запросы, использование нескольких крупных языковых моделей для специализации ответов и бесшовное развертывание в качестве чат-бота. Это позволяет конечному пользователю взаимодействовать с мощным агентом искусственного интеллекта, который может предоставлять подробную информацию о ценах и финансах Ford.

В этом руководстве мы продемонстрировали, как создать агента искусственного интеллекта с помощью Vector Shift, который может запрашивать и обрабатывать данные, в частности финансовые данные для Ford Motor Company. Ключевые особенности этой автоматизации включают:

1. Классификация вопросов: Агент искусственного интеллекта использует модель OpenAI GPT-4, чтобы классифицировать входящие вопросы на две категории - связанные с ценообразованием и общие вопросы о Ford.

2. Обработка числовых данных: Для вопросов, связанных с ценообразованием, агент использует загрузчик запросов CSV, чтобы извлекать соответствующую информацию о ценах из предварительно загруженного CSV-файла, содержащего данные о ценах Ford.

3. Запросы общих знаний: Для общих вопросов о Ford агент использует базу знаний, содержащую финансовую отчетность компании, чтобы предоставлять информативные ответы.

4. Объединение ответов: Агент объединяет ответы из различных узлов обработки с помощью узла слияния, чтобы предоставить пользователю всеобъемлющий ответ.

5. Развертывание в качестве чат-бота: Завершенная автоматизация может быть развернута в качестве чат-бота, позволяя пользователям взаимодействовать с агентом искусственного интеллекта через различные каналы, такие как веб-сайт, WhatsApp или Slack.

Этот пример демонстрирует универсальность Vector Shift в создании практических решений на основе искусственного интеллекта, которые могут обрабатывать как числовые, так и контекстные данные. Автоматизируя процесс запроса и ответа на вопросы о финансовых показателях компании, бизнес может улучшить обслуживание клиентов и предоставлять ценные сведения своим клиентам.