conversational ai assistant multi route chain

Construyendo un asistente de IA conversacional avanzado

Contenido

• Construyendo un asistente de IA conversacional avanzado
  • Contenido
  • Descripción general
  • Soluciones
    • Solución 1: Agentes para la implementación de roca madre
    • Solución 2: Implementación de Langchain de código abierto
  • Guía de implementación
  • Manifestación

Descripción general

Este repositorio explora el potencial transformador de los asistentes generativos de IA. Evalúa varias estrategias de implementación de asistentes de IA, que incluyen opciones de código abierto como Langchain y soluciones patentadas como el agente de rock de Amazon . Describimos la creación de un asistente de IA conversacional diseñado para dirigir inteligentemente las entradas de los usuarios hacia la funcionalidad de chatbot más adecuada que incluye:

• Consultas de bases de datos : explica cómo obtener y presentar datos de bases de datos estructuradas en respuesta directa a consultas de usuarios, permitiendo que la IA proporcione información precisa según sea necesario.
• Búsquedas semánticas : demuestra capacidades de búsqueda semántica avanzadas dentro de un índice vectorial, mejorando la capacidad de la IA para comprender y recuperar información relevante en función de los matices del contexto de conversación.
• Tareas personalizadas a través de funciones LAMBDA : ofrece información sobre la ejecución de tareas específicas solicitadas por los usuarios, desde manipulación de datos hasta iniciar flujos de trabajo complejos, mostrando la adaptabilidad de la IA y las variadas necesidades de los usuarios.
• Conversaciones especializadas : detalles que participan en diálogos especializados y realizan tareas distintas, asegurando que la IA pueda manejar una amplia gama de intenciones de usuario con alta precisión.
• Flujo de conversación natural : se centra en mantener un diálogo sin problemas y naturales, haciendo que las interacciones se sientan más intuitivas y humanas.

Para resaltar los beneficios de la IA generativa, el repositorio presenta un caso de uso de un bot de IoT Operations AI en entornos de fabricación. Este bot de IA conversacional puede aprovechar LLM y RAG para generar consultas SQL, obtener datos relevantes de bases de datos y proporcionar respuestas claras sobre el estado o el rendimiento de los dispositivos conectados. Esta capacidad permite el mantenimiento proactivo y garantiza el flujo de producción continua, lo que demuestra el potencial transformador de la IA generativa para optimizar las operaciones industriales.

Soluciones

Solución 1: Agentes para la implementación de roca madre

El agente de base y la base de conocimiento se pueden utilizar para construir e implementar IA conversacional con casos de uso de enrutamiento complejos. Proporciona una ventaja estratégica al simplificar la gestión de la infraestructura, mejorar la escalabilidad, mejorar la seguridad y aliviar el levantamiento pesado indiferenciado.

Salta a la implementación de rock-agente para más detalles.

Solución 2: Implementación de Langchain de código abierto

Langchain es un marco de código abierto que simplifica la construcción de IA conversacional al permitir una fácil integración de modelos de idiomas grandes para necesidades específicas. Ofrece una forma rentable de desarrollar aplicaciones de IA rápidamente, con apoyo de la comunidad para la resolución de problemas y mejoras.

Salta a Langchain-Multi-Rute-Implementation para obtener más detalles.

Guía de implementación

Para obtener una guía integral de implementación paso a paso, consulte el archivo README de solución detallada:

• racial-agente-implementación
• Langchain-Multi-Rute-implementación

Manifestación

 1. This is Ameer, who are you?
2. Can you query the max metrics for device 1001?
3. Can you search for the operating temperature range for this device?
4. As a physics SME, can you compare the max temperature with the operating temperature range and tell me what you think?
5. Okay, can you please shutdown this device?
6. Can you generate a summary about our conversation today?

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