Создайте агента искусственного интеллекта, который выполняет поиск в Google (n8n и Crawl4AI + Бесплатный шаблон)

• Агент ищет информацию о смерти Уильяма Уоллеса.  

• Видео посвящено созданию агента с минимальным количеством кода.  

• Используется веб-скрапер crawl for ai, дружественный к LLM.  

• Веб-скрапинг удаляет информацию с веб-сайтов.  

• Веб-скрапер перемещается по ссылкам и переходит на следующую страницу.  

• HTTP-запрос используется для получения информации с веб-сайтов.  

• HTTP-запросы могут возвращать HTML-код.  

• Использование LLM для выполнения запросов не всегда работает.  

• Проблемы решаются с помощью веб-скрапинга и векторной базы данных.  

• Веб-скрапинг минимизирует количество информации для языковой модели.  

• Используется модель Groc и векторное хранилище Superbase.  

• Веб-скрапинг позволяет агенту искусственного интеллекта выполнять HTTP-запросы.  

• Токены - это единицы измерения для больших языковых моделей.  

• Использование веб-скрапинга уменьшает количество токенов.  

• Векторная база данных помогает хранить веб-страницы и минимизировать количество токенов.  

• Веб-страницы состоят из множества строк, что делает их обработку сложной.  

• Векторная база данных позволяет разделить данные на части и сохранить их.  

• Это позволяет создавать расширенные поисковые запросы и обрабатывать данные более эффективно.  

• HTML-страницы содержат динамический контент, который сложно извлечь.  

• Crawl for AI решает эту проблему, позволяя получать всю информацию со страницы.  

• Crawl for AI автоматически обрабатывает данные асинхронно, что упрощает процесс.  

• Это позволяет обрабатывать все страницы сайта одновременно, а не по одной.  

• HTML-страницы сложны для извлечения нужной информации вручную.  

• Crawl for AI упрощает процесс, уменьшая количество токенов и увеличивая объем памяти.  

• OpenAI предлагает модели, которые работают с объектами JSON.  

• Использование OpenAI дешевле, чем других моделей, таких как GPT.  

• Создание рабочего процесса включает создание интерфейса чата и подключение его к ИИ-агенту.  

• Добавление модели чата и учетных данных для подключения к OpenAI.  

• Переход к панели мониторинга и создание нового секретного ключа.  

• Ключ используется для доступа к API и моделям искусственного интеллекта.  

• Важно сохранить ключ в тайне, чтобы избежать несанкционированного доступа.  

• Выбор моделей 400 и mini для использования.  

• Возможность использования голосового ввода и повторного использования сообщений.  

• Настройка системного сообщения для агента искусственного интеллекта.  

• Добавление вспомогательного потока для веб-скребка.  

• Создание нового рабочего процесса для очистки веб-страниц.  

• Описание инструмента для агента искусственного интеллекта.  

• Использование команды execute для выполнения команд на терминале.  

• Установка и настройка Python для работы с crawl for ai.  

• Создание виртуальной среды и установка необходимых пакетов.  

• Использование команды split для разделения вывода терминала.  

• Создание функции для получения очищенных данных из терминала.  

• Настройка схемы ввода данных для агента искусственного интеллекта.  

• URL-адрес динамически получает значения.  

• Тестирование рабочего процесса с помощью Google.  

• HTTP-запрос равен null, так как не передается значение.  

• Сканирование веб-страницы с помощью искусственного интеллекта.  

• Удаление ненужных фрагментов кода.  

• Динамическое использование URL-запроса.  

• Использование векторной базы данных для разбиения страницы на части.  

• Подключение к базе данных с помощью учетных данных.  

• Создание нового проекта и получение ключей project API.  

• Подключение к проекту с помощью ключей project API.  

• Создание таблиц в векторной базе данных.  

• Использование SQL-запроса для инициализации базы данных.  

• Токенизация текста и вставка данных в векторную базу данных.  

• Использование загрузчика данных по умолчанию.  

• Разделение текста на фрагменты и использование рекурсивного разделителя.  

• Подключение к модели "обнимающее лицо".  

• Создание ключа API и использование моделей для встраивания.  

• Выбор модели с подходящими параметрами для векторной базы данных.  

• Агент искусственного интеллекта вызывает приложение с URL-адресом HTTP.  

• Выполняется код для сканирования и очистки веб-страниц.  

• Данные сохраняются в хранилище векторов Superbase.  

• Инструмент для очистки веб-страниц не дает результатов.  

• Создается новый инструмент для поиска в векторной базе данных.  

• Используется Superbase для хранения данных.  

• Создание новых учетных данных для доступа к локальной сети.  

• Режим работы приложения - получение документов для агентов искусственного интеллекта.  

• Описание: "Получить документы из хранилища векторных баз данных".  

• Встраивание данных для сравнения с векторной базой данных.  

• Использование одной и той же модели для встраивания.  

• Переименование и настройка рабочего процесса.  

• Тестирование модели чата с искусственным интеллектом.  

• Отправка системного сообщения для проверки векторной базы данных.  

• Исправление ошибок в коде и URL-адресах.  

• Проверка и анализ данных, полученных из веб-скребка.  

• Вставка данных в векторную базу данных.  

• Проверка корректности информации и фрагментов данных.  

• Проверка данных в векторной базе данных.  

• Получение актуальной информации о заявке Илона Маска на OpenAI.  

• Исправление количества фрагментов данных для более точного анализа.  

• Обсуждение, как информация может быть найдена в памяти.  

• Проверка векторной базы данных, которая должна быть пустой.  

• Решение проблемы через очистку веб-страницы и помещение её в векторную базу данных.  

• Проблема была в разбиении на фрагменты.  

• Количество разделений должно быть 500 для успешного поиска.  

• Успешный поиск информации в Интернете.  

• Призыв ставить лайки, комментировать и подписываться.  

• Создание нового сообщества для энтузиастов искусственного интеллекта и предпринимателей.  

• Ссылка на сообщество будет в описании приложения.