Руководство по ПРОДВИНУТОМУ агенту искусственного интеллекта на Python - Использование RAG, Langflow и мультиагентов

• Видео посвящено созданию приложений с ИИ с использованием инструмента LangFlow.  

• Пошаговое объяснение интеграции LangFlow в базовый интерфейс.  

• Демонстрация создания системы поддержки клиентов с ИИ, способной решать реальные бизнес-задачи.  

• Система может получать доступ к заказам, проверять их статус и цены.  

• Использование RAG для ответов на часто задаваемые вопросы.  

• Возможность создания продвинутой системы ИИ для бизнеса.  

• Интерфейс чата на Python и редактор потока LangFlow.  

• Редактор позволяет комбинировать компоненты для создания систем ИИ.  

• Возможность вызова API для использования в различных приложениях.  

• Система может искать данные в базе данных и предоставлять информацию.  

• Использование PDF-файла для ответов на часто задаваемые вопросы.  

• Возможность отмены заказов и предоставления текстовых данных.  

• Создание бесплатной учетной записи в LangFlow.  

• Возможность запуска проекта локально на GitHub.  

• Поддержка проекта через звездочки на GitHub.  

• Создание потока в LangFlow для создания системы ИИ.  

• Возможность использования различных шаблонов и примеров.  

• Присвоение названия и конечной точки потоку.  

• Возможность импорта и экспорта потоков в формате JSON.  

• Сохранение и публикация потоков для использования другими.  

• Доступ к образцам данных и PDF-файлам на GitHub.  

• Начало работы с потоком с использованием чата или текстового ввода.  

• Тестирование потока в режиме реального времени на игровой площадке.  

• Подключение компонентов для создания системы ИИ.  

• Привлечение агента и выбор модели.  

• Использование ключа API OpenAI.  

• Возможность запуска локально или использование провайдеров с открытым исходным кодом.  

• Перетаскивание данных чата в качестве входных данных для агента.  

• Создание подсказки для агента.  

• Использование переменных для динамического приглашения.  

• Передача вопроса пользователя в подсказку.  

• Получение данных из базы данных для ответа.  

• Изменение названий компонентов и добавление компонента RAG.  

• RAG расшифровывается как поисковая система дополненного поколения.  

• Поиск информации в базе данных на основе запроса пользователя.  

• Пример использования часто задаваемых вопросов и данных компании.  

• Загрузка PDF-файлов для извлечения информации.  

• Использование векторных баз данных для быстрого поиска.  

• Добавление векторного хранилища Astra DB.  

• Создание новой базы данных на Amazon Web Services.  

• Переход на страницу "Стеки данных" для управления базой данных.  

• Создание новой коллекции с поддержкой вектора.  

• Подключение к базе данных и создание коллекции "Часто задаваемые вопросы".  

• Использование функции векторизации для автоматического преобразования данных.  

• Передача данных из чата в базу данных для поиска.  

• Анализ результатов поиска и преобразование их в текстовые данные.  

• Передача данных в приглашение для агента часто задаваемых вопросов.  

• Добавление PDF-файла в базу данных через компонент разделенного текста.  

• Разделение PDF-файла на фрагменты для векторного поиска.  

• Преобразование фрагментов в данные и добавление их в базу данных.  

• Запуск потока для добавления данных в базу данных.  

• Открытие игровой площадки для тестирования.  

• Запрос информации о сроках доставки через чат.  

• Проверка результатов поиска и ответа на запрос.  

• В международных заказах получаем внутренние заказы.  

• Тряпичный компонент позволяет проверять входные данные.  

• Пример использования: ввод данных из PDF-файла.  

• Возможность добавления информации в базу данных.  

• Создание системы для проверки статуса заказов и товаров.  

• Объединение агентов для использования различных инструментов.  

• Ввод данных исчезает, передается другому агенту.  

• Создание инструмента для использования агентом.  

• Описание инструмента для модели.  

• Подключение чата к агенту-менеджеру.  

• Использование инструмента для ответа на вопросы.  

• Определение необходимости использования инструмента.  

• Вставка данных заказов и продуктов в базу данных.  

• Создание коллекций "заказы" и "продукты".  

• Импорт данных из CSV-файлов.  

• Привлечение агента для поиска заказов.  

• Включение инструментального режима.  

• Описание агента и предоставление доступа к инструментам.  

• Агент должен искать информацию о заказах и продуктах.  

• Использование идентификаторов продуктов для поиска.  

• Объединение информации о заказах и продуктах в ответе.  

• Менеджер-агент может использовать агент часто задаваемых вопросов и агент поиска заказов.  

• Создаем инструменты для агента поиска заказов, используя Astra DB.  

• Инструмент "поиск по заказу" использует базу данных клиентов и номер заказа для поиска информации.  

• Инструмент "поиск по продукту" использует базу данных клиентов и идентификатор продукта для поиска информации.  

• Агент-менеджер может использовать эти инструменты для поиска информации в базах данных.  

• Агент-менеджер получает инструкции и использует инструменты для ответа на вопросы.  

• В зависимости от вопроса, агент использует агент часто задаваемых вопросов или агент поиска заказов.  

• Ответы от агентов объединяются с помощью LLM для создания вывода.  

• Тестирование инструментов с использованием идентификаторов заказов и товаров.  

• Демонстрация работы потока через пользовательский интерфейс и API.  

• Обновление кода для упрощения понимания и добавления комментариев.  

• Использование Python API для запуска потока.  

• Копирование содержимого файла flowsjson и преобразование его в приложение Streamlit.  

• Создание нового файла на Python и настройка данных для вызова API.  

• Избавляемся от основной функции и комментариев.  

• Удаляем ненужные предупреждения и опечатки.  

• Используем только запросы и токен приложения.  

• Создаем файл .env и вставляем токен приложения.  

• Импортируем токен через os.environ.get.  

• Изменяем конечную точку и тип ввода/вывода.  

• Устанавливаем модули requests, streamlit и python-dotenv.  

• Создаем файл requirements.txt и устанавливаем модули через pip.  

• Импортируем и загружаем файл переменных среды.  

• Тестируем функцию run_flow, передавая строку с вопросом.  

• Отправляем запрос в API и получаем ответ.  

• Печатаем результат для проверки.  

• Импортируем streamlit и json.  

• Создаем функцию main для интерфейса чата.  

• Добавляем окно для ввода сообщения и кнопку для запуска потока.  

• Проверяем ввод пользователя и отображаем ошибку при пустом сообщении.  

• Используем индикатор загрузки и передаем сообщение функции.  

• Получаем текстовый ответ и отображаем его на экране.  

• Разбор JSON-ответа для получения нужной информации.  

• Использование модуля json для анализа данных.  

• Запуск приложения Streamlit для отображения интерфейса.  

• Команда для запуска приложения Streamlit.  

• Открытие интерфейса в веб-браузере.  

• Пример использования интерфейса для работы с проектом.  

• Возможность запуска кода локально без использования API.  

• Установка и запуск flow в формате JSON.  

• Преимущества локального запуска для независимости от веб-экземпляров.  

• Важность взвешивания результатов для получения более качественных ответов.  

• Статья о взвешивании и его применении в реальном времени.  

• Ссылка на статью для повышения точности систем искусственного интеллекта.