conversational ai assistant multi route chain

고급 대화 AI 보조원 구축

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• 고급 대화 AI 보조원 구축
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  • 개요
  • 솔루션
    • 솔루션 1 : 기반암 구현 에이전트
    • 솔루션 2 : 오픈 소스 Langchain 구현
  • 배포 가이드
  • 데모

개요

이 저장소는 생성 AI 보조원의 변형 가능성을 탐색합니다. Langchain 과 같은 오픈 소스 옵션 및 Amazon Bedrock Agent 와 같은 독점 솔루션을 포함한 다양한 AI 보조 구현 전략을 평가합니다. 우리는 다음을 포함하여 가장 적합한 챗봇 기능에 대한 사용자 입력을 지능적으로 직접 지시하도록 설계된 대화 AI 어시스턴트의 생성을 간략하게 설명합니다.

• 데이터베이스 쿼리 : 사용자 쿼리에 직접 응답하여 구조화 된 데이터베이스의 데이터를 가져오고 제시하는 방법을 설명하여 AI가 필요에 따라 정확한 정보를 제공 할 수 있습니다.
• 시맨틱 검색 : 벡터 인덱스 내에서 고급 시맨틱 검색 기능을 보여 주어 대화 컨텍스트의 뉘앙스를 기반으로 관련 정보를 이해하고 검색하는 AI의 능력을 향상시킵니다.
• Lambda 기능을 통한 사용자 정의 작업 : 데이터 조작에서 복잡한 워크 플로 시작, AI의 다양한 사용자 요구에 대한 AI의 적응성을 보여주는 사용자가 요청한 특정 작업을 실행하는 데 대한 통찰력을 제공합니다.
• 전문 대화 : 전문화 된 대화와 별개의 작업을 수행하는 세부 사항으로 AI가 정확도가 높은 광범위한 사용자 의도를 처리 할 수 ​​있도록합니다.
• 자연적인 대화 흐름 : 원활하고 자연스러운 대화를 유지하는 데 중점을 두어 상호 작용이보다 직관적이고 인간과 같은 느낌을줍니다.

생성 AI의 이점을 강조하기 위해 저장소는 제조 환경에서 IoT 운영 AI 봇의 사용 사례를 제시합니다. 이 대화식 AI 봇은 LLM 및 래그를 활용하여 SQL 쿼리를 생성하고 데이터베이스에서 관련 데이터를 가져 오며 연결된 장치의 상태 또는 성능에 대한 명확한 응답을 제공 할 수 있습니다. 이 기능은 사전 유지 유지 보수를 가능하게하고 지속적인 생산 흐름을 보장하여 산업 운영 최적화에서 생성 AI의 변형 가능성을 보여줍니다.

솔루션

솔루션 1 : 기반암 구현 에이전트

기반암 에이전트 및 지식 기반을 사용하여 복잡한 라우팅 사용 사례로 대화 AI를 구축하고 배치 할 수 있습니다. 인프라 관리를 단순화하고 확장 성을 향상시키고 보안을 개선하며 미분화 된 무거운 리프팅을 완화함으로써 전략적 이점을 제공합니다.

자세한 내용은 기반암 에이전트 구현으로 이동하십시오.

솔루션 2 : 오픈 소스 Langchain 구현

Langchain은 특정 요구를 위해 대형 언어 모델을 쉽게 통합하여 대화 AI를 구축하는 것을 단순화하는 오픈 소스 프레임 워크입니다. 문제 해결 및 개선을위한 커뮤니티 지원을 통해 AI 애플리케이션을 신속하게 개발하는 비용 효율적인 방법을 제공합니다.

자세한 내용은 Langchain-Multi-Route-Immentation으로 이동하십시오.

배포 가이드

포괄적 인 단계별 배포 안내서는 자세한 솔루션 readme 파일을 참조하십시오.

• 기반암 에이전트 구현
• Langchain-multi-route-implementation

데모

 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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