使用人工智能聊天机器人自动化数据查询:分步指南

使用人工智能聊天机器人自动化数据查询:创建一个可以处理数字数据、回答价格问题并提供有关福特汽车一般信息的人工智能代理的分步指南。

2025年2月14日

利用 AI 的力量来简化您的数据分析!这篇博客文章将向您展示如何创建 AI 代理,能够查询和处理数字数据,让您从财务报表和其他表格数据中获得宝贵的见解。发现一种实用的解决方案,将 AI 的力量与聊天机器人界面的灵活性相结合,让您轻松做出数据驱动的决策。

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在这一部分,我们将展示如何创建可以处理表格数据的AI代理,使它们能够更有效地读取和处理数值值,而不是大型语言模型。这些AI代理将能够处理大量数字数据,如财务报表,并回答有关公司业绩、定价结构和其他相关数据的问题。

为了创建这个AI代理,我们将使用Vector Shift,这是一个允许使用拖放UI轻松创建AI代理的平台,无需编码。这个过程将包括以下步骤:

输入节点和输出节点:我们将首先设置一个输入节点和一个输出节点,以定义自动化的流程。
OpenAI GPT-4模型:我们将利用OpenAI GPT-4模型,这是表现最佳的大型语言模型,对传入的问题进行分类,并确定它们是与福特汽车的定价还是一般信息有关。
条件语句:我们将添加一个条件语句,将问题路由到适当的处理节点,要么是OpenAI大型语言模型,要么是CSV查询加载器。
CSV查询加载器:我们将创建一个CSV查询加载器节点,处理来自福特财务报表的数字数据,使AI代理能够提供准确的定价信息。
知识库:我们将整合一个包含福特年度报告的知识库,使AI代理能够回答有关该公司的一般问题。
合并输出:最后,我们将使用一个合并节点来组合不同处理节点的输出,并将最终响应发送到输出节点。

通过遵循这个过程,我们将创建一个多功能的AI代理,能够处理数字数据查询和有关福特的一般问题,为与聊天机器人互动的客户提供无缝的用户体验。

为了创建一个能够对问题进行分类并处理数字数据的AI代理,我们将遵循以下步骤:

通过遵循这种方法,您可以创建一个多功能的AI代理,能够有效地对问题进行分类并处理数字和上下文数据,为您的客户提供无缝的用户体验。

为了合并不同的分支并处理查询,我们将采取以下步骤:

合并分支:我们的管道中有三个主要分支 - 条件节点、CSV查询加载器和知识库查询。我们将使用一个"合并器"节点来组合这些分支的输出,并将最终响应发送到输出节点。
大型语言模型节点:我们已经添加了多个大型语言模型节点来处理不同类型的查询。第一个节点将查询分类为定价或一般信息。第二个节点处理CSV查询,第三个节点处理知识库查询。
CSV查询加载器:这个节点负责处理来自CSV文件的数字数据。它使用自然语言SQL根据用户的查询提取相关信息。
知识库:我们添加了一个包含福特年度报告的知识库。这允许代理回答有关该公司及其财务状况的一般问题。
部署为聊天机器人:最后,我们可以将这个管道部署为聊天机器人。Vector Shift使这变得很容易 - 我们可以配置聊天机器人的外观、集成选项(如网站、WhatsApp、Slack)和其他设置,使其准备就绪。

这个解决方案的关键方面是能够处理数字和上下文查询,使用多个大型语言模型来专门化响应,以及无缝部署为聊天机器人。这使最终用户能够与一个强大的AI代理进行交互,该代理可以提供有关福特定价和财务状况的详细信息。

在本教程中,我们展示了如何使用Vector Shift创建一个能够查询和处理数据(特别是福特汽车公司的财务数据)的AI代理。这个自动化的关键亮点包括:

这个示例展示了Vector Shift在创建能够处理数字和上下文数据的实用AI驱动解决方案方面的多功能性。通过自动化查询和响应有关公司财务绩效的问题,企业可以提升客户服务,为客户提供有价值的洞见。

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