conversational ai assistant multi route chain

การสร้างผู้ช่วย AI การสนทนาขั้นสูง

เนื้อหา

• การสร้างผู้ช่วย AI การสนทนาขั้นสูง
  • เนื้อหา
  • ภาพรวม
  • การแก้ปัญหา
    • โซลูชันที่ 1: ตัวแทนสำหรับการติดตั้งข้อเท็จจริง
    • โซลูชันที่ 2: การใช้งาน Open Source Langchain
  • คู่มือการปรับใช้
  • การสาธิต

ภาพรวม

ที่เก็บนี้สำรวจศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของผู้ช่วย AI กำเนิด มันประเมินกลยุทธ์การใช้งาน AI ผู้ช่วยต่างๆรวมถึงตัวเลือกโอเพนซอร์ซเช่น Langchain และโซลูชั่นที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่น ตัวแทนอเมซอน เราร่างการสร้างผู้ช่วย AI สนทนาที่ออกแบบมาเพื่อนำอินพุตของผู้ใช้ไปสู่ฟังก์ชั่น chatbot ที่เหมาะสมที่สุดอย่างชาญฉลาดรวมถึง:

• แบบสอบถามฐานข้อมูล : อธิบายวิธีการดึงข้อมูลและนำเสนอข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างในการตอบสนองโดยตรงต่อการสืบค้นผู้ใช้ทำให้ AI สามารถให้ข้อมูลที่แม่นยำได้ตามต้องการ
• การค้นหาความหมาย : แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการค้นหาความหมายขั้นสูงภายในดัชนีเวกเตอร์เพิ่มความสามารถของ AI ในการทำความเข้าใจและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามความแตกต่างของบริบทการสนทนา
• งานที่กำหนดเองผ่านฟังก์ชั่นแลมบ์ดา : นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินงานเฉพาะที่ร้องขอจากผู้ใช้ตั้งแต่การจัดการข้อมูลไปจนถึงการเริ่มต้นเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนแสดงความสามารถในการปรับตัวของ AI ไปจนถึงความต้องการของผู้ใช้ที่หลากหลาย
• บทสนทนาพิเศษ : รายละเอียดที่มีส่วนร่วมในบทสนทนาพิเศษและการปฏิบัติงานที่แตกต่างกันทำให้มั่นใจได้ว่า AI สามารถจัดการกับความตั้งใจของผู้ใช้ที่มีความแม่นยำสูง
• การสนทนาตามธรรมชาติ : มุ่งเน้นไปที่การรักษาบทสนทนาที่ราบรื่นและเป็นธรรมชาติทำให้การมีปฏิสัมพันธ์นั้นรู้สึกเข้าใจง่ายและเหมือนมนุษย์มากขึ้น

เพื่อเน้นถึงประโยชน์ของ AI ที่เกิดจากการกำเนิดที่เก็บจะนำเสนอกรณีการใช้งานของการดำเนินงาน IoT AI Bot ในสภาพแวดล้อมการผลิต บอท AI สนทนานี้สามารถใช้ประโยชน์จาก LLM และ RAG เพื่อสร้างแบบสอบถาม SQL ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลและให้การตอบสนองที่ชัดเจนเกี่ยวกับสถานะหรือประสิทธิภาพของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ ความสามารถนี้ช่วยให้การบำรุงรักษาเชิงรุกและทำให้มั่นใจได้ว่าการไหลของการผลิตอย่างต่อเนื่องแสดงให้เห็นถึงศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของ AI กำเนิดในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานอุตสาหกรรม

การแก้ปัญหา

โซลูชันที่ 1: ตัวแทนสำหรับการติดตั้งข้อเท็จจริง

ตัวแทนและฐานความรู้สามารถใช้ในการสร้างและปรับใช้ AI การสนทนากับกรณีการใช้เส้นทางที่ซับซ้อน มันให้ประโยชน์เชิงกลยุทธ์โดยการทำให้การจัดการโครงสร้างพื้นฐานง่ายขึ้นเพิ่มความยืดหยุ่นการปรับปรุงความปลอดภัยและบรรเทาการยกหนักที่ไม่แตกต่าง

ข้ามไปที่ BETROCK-AGENT-ENSPLEMENTATION เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม

โซลูชันที่ 2: การใช้งาน Open Source Langchain

Langchain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่ทำให้การสร้าง AI การสนทนาง่ายขึ้นโดยอนุญาตให้รวมแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่สำหรับความต้องการเฉพาะได้อย่างง่ายดาย มันมีวิธีที่คุ้มค่าในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI อย่างรวดเร็วด้วยการสนับสนุนชุมชนสำหรับการแก้ไขปัญหาและการปรับปรุง

ข้ามไปที่ langchain-multi-route-implementation สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม

คู่มือการปรับใช้

สำหรับคู่มือการปรับใช้แบบทีละขั้นตอนโปรดดูไฟล์ ReadMe ที่มีรายละเอียดโดยละเอียด:

• การออกจากอสังหาริมทรัพย์
• Langchain-Multi-Route-implementation

การสาธิต

 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. หรือ บริษัท ในเครือ สงวนลิขสิทธิ์ SPDX-license-identifier: MIT-0