conversational ai assistant multi route chain

Construire un assistant de l'IA conversationnel avancé

Contenu

• Construire un assistant de l'IA conversationnel avancé
  • Contenu
  • Aperçu
  • Solutions
    • Solution 1: Agents pour la mise en œuvre du substratum
    • Solution 2: Implémentation open source de Langchain
  • Guide de déploiement
  • Démo

Aperçu

Ce référentiel explore le potentiel transformateur des assistants générateurs d'IA. Il évalue diverses stratégies de mise en œuvre d'assistant d'IA, y compris des options open source comme Langchain et des solutions propriétaires comme l' agent du fondement d'Amazon . Nous décrivons la création d'un assistant AI conversationnel conçu pour dire intelligemment les entrées utilisateur vers les fonctionnalités de chatbot les plus appropriées, notamment:

• Requêtes de base de données : explique comment récupérer et présenter les données à partir de bases de données structurées en réponse directe aux requêtes utilisateur, permettant à l'IA de fournir des informations précises au besoin.
• Recherches sémantiques : démontre des capacités de recherche sémantique avancées dans un index vectoriel, améliorant la capacité de l'IA à comprendre et à récupérer des informations pertinentes en fonction des nuances du contexte de la conversation.
• Tâches personnalisées via les fonctions Lambda : offre des informations sur l'exécution de tâches spécifiques demandées par les utilisateurs, allant de la manipulation de données à l'initiation de workflows complexes, présentant l'adaptabilité de l'IA aux besoins variés des utilisateurs.
• Conversations spécialisées : Détails engageant des dialogues spécialisés et effectuant des tâches distinctes, garantissant que l'IA peut gérer un large éventail d'intentions utilisateur à haute précision.
• Flux conversationnel naturel : se concentre sur le maintien d'un dialogue transparent et naturel, ce qui rend les interactions plus intuitives et humaines.

Pour mettre en évidence les avantages de l'IA générative, le référentiel présente un cas d'utilisation d'un bot IoT d'opérations IoT dans des environnements de fabrication. Ce bot AI conversationnel peut tirer parti des LLM et des chiffons pour générer des requêtes SQL, récupérer les données pertinentes à partir de bases de données et fournir des réponses claires sur l'état ou les performances des appareils connectés. Cette capacité permet une maintenance proactive et assure un flux de production continu, démontrant le potentiel transformateur de l'IA génératif dans l'optimisation des opérations industrielles.

Solutions

Solution 1: Agents pour la mise en œuvre du substratum

L'agent et la base de connaissances du fondement peuvent être utilisés pour construire et déployer une IA conversationnelle avec des cas d'utilisation de routage complexes. Il fournit un avantage stratégique en simplifiant la gestion des infrastructures, en améliorant l'évolutivité, en améliorant la sécurité et en atténuant le levage de lourds indifférenciés.

Sautez à la mise en œuvre du substratum rocheux pour plus de détails.

Solution 2: Implémentation open source de Langchain

Langchain est un cadre open source qui simplifie la construction d'une AI conversationnelle en permettant une intégration facile de modèles de gros langues pour des besoins spécifiques. Il offre un moyen rentable de développer rapidement des applications d'IA, avec un soutien communautaire pour le dépannage et les améliorations.

Sautez à Langchain-Multi-Route-Implémentation pour plus de détails.

Guide de déploiement

Pour un guide de déploiement étape par étape complet, veuillez vous référer au fichier de lecture de la solution détaillée:

• gerème-agent
• Langchain-Multi-Route-Implementation

Démo

 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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