conversational ai assistant multi route chain

Membangun Asisten AI Percakapan Tingkat Lanjut

Isi

• Membangun Asisten AI Percakapan Tingkat Lanjut
  • Isi
  • Ringkasan
  • Solusi
    • Solusi 1: Agen untuk Implementasi Bedrock
    • Solusi 2: Implementasi Langchain Open Source
  • Panduan Penempatan
  • Demo

Ringkasan

Repositori ini mengeksplorasi potensi transformatif asisten AI generatif. Ini menilai berbagai strategi implementasi asisten AI, termasuk opsi open-source seperti Langchain dan solusi berpemilik seperti agen Amazon Bedrock . Kami menguraikan pembuatan asisten AI percakapan yang dirancang untuk mengarahkan input pengguna secara cerdas ke fungsionalitas chatbot yang paling cocok termasuk:

• Kueri Basis Data : Menjelaskan cara mengambil dan menyajikan data dari database terstruktur dalam respons langsung terhadap kueri pengguna, memungkinkan AI untuk memberikan informasi yang tepat sesuai kebutuhan.
• Pencarian Semantik : Menunjukkan kemampuan pencarian semantik canggih dalam indeks vektor, meningkatkan kemampuan AI untuk memahami dan mengambil informasi yang relevan berdasarkan nuansa konteks percakapan.
• Tugas khusus melalui fungsi Lambda : menawarkan wawasan untuk menjalankan tugas -tugas khusus yang diminta oleh pengguna, mulai dari manipulasi data hingga memulai alur kerja yang kompleks, menampilkan kemampuan beradaptasi AI hingga berbagai kebutuhan pengguna.
• Percakapan Khusus : Detail yang terlibat dalam dialog khusus dan melakukan tugas yang berbeda, memastikan AI dapat menangani beragam niat pengguna dengan presisi tinggi.
• Aliran percakapan alami : berfokus pada pemeliharaan dialog yang mulus dan alami, membuat interaksi terasa lebih intuitif dan seperti manusia.

Untuk menyoroti manfaat AI generatif, repositori menyajikan kasus penggunaan AI Bot Operasi IoT di lingkungan manufaktur. Bot AI percakapan ini dapat memanfaatkan LLMS dan RAG untuk menghasilkan kueri SQL, mengambil data yang relevan dari database, dan memberikan tanggapan yang jelas tentang status atau kinerja perangkat yang terhubung. Kemampuan ini memungkinkan pemeliharaan proaktif dan memastikan aliran produksi yang berkelanjutan, menunjukkan potensi transformatif AI generatif dalam mengoptimalkan operasi industri.

Solusi

Solusi 1: Agen untuk Implementasi Bedrock

Agen batuan dasar dan basis pengetahuan dapat digunakan untuk membangun dan menggunakan AI percakapan dengan kasus penggunaan perutean yang kompleks. Ini memberikan keunggulan strategis dengan menyederhanakan manajemen infrastruktur, meningkatkan skalabilitas, meningkatkan keamanan, dan mengurangi pengangkatan berat yang tidak berdiferensiasi.

Lompat ke implementasi Bedrock-Agent untuk lebih jelasnya.

Solusi 2: Implementasi Langchain Open Source

Langchain adalah kerangka kerja open-source yang menyederhanakan pembangunan AI percakapan dengan memungkinkan integrasi mudah model bahasa besar untuk kebutuhan spesifik. Ini menawarkan cara yang hemat biaya untuk mengembangkan aplikasi AI dengan cepat, dengan dukungan masyarakat untuk pemecahan masalah dan peningkatan.

Lompat ke langchain-multi-rute-implementation untuk lebih jelasnya.

Panduan Penempatan

Untuk panduan penyebaran langkah demi langkah yang komprehensif, silakan merujuk ke file readme solusi terperinci:

• Implementasi Bedrock-Agent
• Langchain-multi-rute-implementasi

Demo

 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?

Copyright Amazon.com, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang -undang. SPDX-LICENSE-Identifier: MIT-0