conversational ai assistant multi route chain

Создание передового ассистента ИИ разговорного разговора

Содержание

• Создание передового ассистента ИИ разговорного разговора
  • Содержание
  • Обзор
  • Решения
    • Решение 1: Агенты для реализации коренной породы
    • Решение 2: Реализация Langchain с открытым исходным кодом
  • Руководство по развертыванию
  • Демо

Обзор

Этот репозиторий исследует преобразующий потенциал генеративных помощников ИИ. Он оценивает различные стратегии реализации AIS, в том числе варианты с открытым исходным кодом, такие как Langchain и запатентованные решения, такие как агент Amazon Bedrock . Мы описываем создание ассистента по разговору, предназначенному для разумных направлений пользовательских вводов в сторону наиболее подходящей функции чат -бота, включая:

• Запросы базы данных : объясняет, как извлекать и представить данные из структурированных баз данных в прямом ответе на запросы пользователей, что позволяет ИИ предоставлять точную информацию по мере необходимости.
• Семантический поиск : демонстрирует расширенные возможности семантического поиска в векторном индексе, улучшая способность ИИ понимать и получать соответствующую информацию на основе нюансов контекста разговора.
• Пользовательские задачи с помощью функций Lambda : предлагает представление о выполнении конкретных задач, запрашиваемых пользователями, от манипулирования данными до инициирования сложных рабочих процессов, демонстрируя адаптивность ИИ с различными потребностями пользователей.
• Специализированные разговоры : детали, участвующие в специализированных диалогах и выполняя различные задачи, гарантируя, что ИИ может обрабатывать широкий спектр пользовательских намерений с высокой точностью.
• Естественный разговорный поток : фокусируется на поддержании бесшовного и естественного диалога, что взаимодействие чувствует себя более интуитивно понятным и человеческим.

Чтобы подчеркнуть преимущества генеративного ИИ, в репозитории представлен использование случая AI BOT IoT в сфере производства. Этот разговорной бот ИИ может использовать LLMS и RAG для генерации запросов SQL, извлекать соответствующие данные из баз данных и предоставлять четкие ответы о состоянии или производительности подключенных устройств. Эта возможность обеспечивает упреждающее техническое обслуживание и обеспечивает непрерывный производственный поток, демонстрируя преобразующий потенциал генеративного ИИ в оптимизации промышленных операций.

Решения

Решение 1: Агенты для реализации коренной породы

Агент и база знаний Bedrock можно использовать для создания и развертывания разговорного ИИ со сложными вариантами использования маршрутизации. Он обеспечивает стратегическое преимущество, упрощая управление инфраструктурой, повышение масштабируемости, повышение безопасности и облегчение недифференцированной тяжелой подъема.

Прыгайте в пород-пород-внедрение для получения более подробной информации.

Решение 2: Реализация Langchain с открытым исходным кодом

Langchain-это рамка с открытым исходным кодом, которая упрощает построение разговорного ИИ, позволяя легко интегрировать крупные языковые модели для конкретных потребностей. Он предлагает экономически эффективный способ быстрого разработки приложений искусственного интеллекта, при поддержке сообщества для устранения неполадок и улучшений.

Прыгайте в Langchain-Multi-Route-внедрение для более подробной информации.

Руководство по развертыванию

Для получения комплексного пошагового руководства по развертыванию, пожалуйста, обратитесь к подробному решению Readme File:

• Bedrock-Agent-внедрение
• Langchain-Multi-Route-внедрение

Демо

 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. или ее филиалы. Все права защищены. SPDX-LICENSE-идентификатор: MIT-0