Искусственный интеллект генеративный тренд месяца
ИИ генеративный тренд месяца
Если вы участвовали в разработке LLM (Large Language Model) и приложений искусственного интеллекта, термин “AI agents” не будет новым для вас.
AI agents – это программное обеспечение, способное выполнять определенные задачи независимо и инициативно без необходимости вмешательства человека, часто используя набор инструментов, таких как калькуляторы или веб-браузеры. – AI Глоссарий
Если вы новичок в этой области, вам может быть интересно: “В чем разница с Large Language Models и когда мне использовать AI agents в моем приложении?”
Одна из основных областей, где AI agents могут помочь, заключается в устранении недостатков LLMs, которым моделям может не хватать самой актуальной мировой информации. Почему? Потому что модели могут использоваться только на данных, на которых они обучены. Чтобы решить эту проблему, мы вводим AI agents в процесс, чтобы помочь получить последние данные. Таким образом, если LLMs не могут уверенно и правильно ответить на вопрос, вызываются соответствующие агенты, назначенные для этого.
- Генеративное искусственное интеллекта для биомедицинских исследований
- GPT-3 Обучение на небольшом количестве примеров для языковой модели?
- Создайте альтернативу Langchain с нуля, используя OceanBase
По мере того как мы входим во вторую половину 2023 года, AI agents используются для выполнения сложных рабочих процессов, создания специализированных шаблонов личности и многозадачного искусственного интеллекта. Это горячая область в индустрии, так как в этой сфере развивается множество технологических стартапов (см. “Insight: Race towards ‘autonomous’ AI agents grips Silicon Valley”). Вы недавно могли услышать новости о том, что AI Village использует 25 ботов (см. “Researchers Create AI Village Where Bots Plan Valentine’s Day Parties”). Но уже существует несколько других компаний, предлагающих поддержку рабочих процессов AI agent, таких как AgentGPT (reworkd.ai) и CognosysAI.
Мой личный любимец – это drag and drop AI под названием FlowiseAI – Build LLMs Apps Easily, который помогает мне создавать приложения ChatGPT с реальной информацией.
Таким образом, я хотел бы поделиться пошаговым подходом к тому, как я создал приложение LLM без кода, которое отвечает с последней мировой информацией с использованием инструмента Flowise.ai.
Я использовал пятиэтапный процесс для создания приложения:
- Этап 1: Установка
- Этап 2: Создание
- Этап 3: Подключение
- Шаг 4: Запуск
- Шаг 5: Общий доступ/Экспорт
Для выполнения этих шагов вам не требуется опыт разработки программного обеспечения на повседневной основе. Поэтому им могут пользоваться даже менеджеры продукта, дизайнеры и другие специалисты в этой области.
Этап 1: Установка
- 1. 1. Установите NodeJS – Скачайте Node.js и запустите установщик (не требуется опыт программирования).
- 1.2. Откройте командную строку – Наберите “cmd” в строке поиска Windows; в командной строке введите следующую инструкцию:
Это установит GitHub – FlowiseAI/Flowise. Drag and drop UI для создания настраиваемого потока LLM.
- 1.3. После завершения установки, запустите инструмент Flowise, набрав “Npx flowise start” в командной строке.
Когда Flowise успешно запущен, вы получите специальное сообщение, подобное этому:
Если вы опытный разработчик, вы можете найти альтернативные способы установки Flowise из указанной выше ссылки на GitHub.
- 1.4. Запуск Flowise.AI – Затем откройте браузер и введите “localhost:3000”. Откроется страница, подобная приведенной ниже:
Этап 2: Создание
Мы готовы начать создание нашего приложения ChatGPT, используя реальные данные.
Чтобы LLM мог получать самую свежую мировую информацию, мы будем использовать SerpAPI, который помогает интегрировать API поиска Google.
Давайте последовательно пройдемся по этапам создания.
- 2.1. На браузере
localhost:3000, на котором запущен flowise.ai, нажмите на add new справа на странице. Это откроет пустой холст:
- 2.2. Здесь мы будем создавать наше приложение с помощью drag-and-drop и AI agents. Слева от холста вы увидите возможность добавить различные узлы, как показано на скриншоте ниже.
Используя кнопку поиска на вкладке Добавить узел выше, перетащите и подключите следующие четыре узла в показанном ниже порядке:
- ChatOpenAI – Подключает базового бота ChatGPT
- Конверсационный агент – Помогает создать интерактивного чат-бота, запоминающего историю диалога
- Буферная память – Помогает сохранять разговор для предоставления более контекстуальных ответов
- SerpAPI – API поиска Google, используется, когда OpenAI не имеет последних данных
Примечание: Пункты, отмеченные красным ниже, будут заполнены на следующем шаге.
Число температуры внутри ChatOpenAI помечено как 0.2 для предоставления более точного ответа. Если вам нужны более творческие ответы, вы можете увеличить это число до 1.
Это не должно занять больше 5 минут.
Шаг 3: Подключение
После того, как вы построили приложение, показанное на скриншоте выше, используя только перетаскивание, вам понадобятся два API для подключения к следующим сервисам:
- 3.1 Ключ OpenAI – Посетите платформу OpenAI, чтобы получить ключ. Если у вас его нет, вам придется создать новую учетную запись. После создания учетной записи в правом верхнем углу вы увидите вкладку для просмотра ключей API.
Нажмите на Просмотреть ключи API и создайте новый секретный ключ.
После создания этого ключа сохраните его в надежном месте и вернитесь к приложению Flowise, запущенному в браузере по адресу localhost:3000.
Теперь добавьте этот ключ в поле Подключение в блоке ChatOpenAI, как показано ниже:
- 3.2 Ключ SerpAPI – Затем посетите SerpAPI для получения ключа поиска Google. Я зарегистрировался для бесплатной версии.
Аналогично ключу OpenAI добавьте ключ SerpAPI в браузере.
Шаг 4: Запуск
После того, как ваши API добавлены на предыдущем шаге, убедитесь, что сохранены чат-потоки Flowise.
Ваш чат-поток должен выглядеть примерно так:
Теперь мы протестируем его, нажав на кнопку чата в пользовательском интерфейсе Flowise справа, и зададим чат-боту вопрос о последних новостях, как показано на скриншоте ниже.
Шаг 5: Совместное использование/Экспорт
Когда вы будете готовы, просто нажмите на кнопку настроек в правом верхнем углу страницы, а затем нажмите Экспортировать чат-поток.
Я решил использовать кнопку Поделиться чат-ботом. Если вы более опытный разработчик, вы можете использовать другие варианты интеграции, такие как встраивание, Python, JavaScript или cURL.
Вот как выглядит мой персонализированный чат-бот с настройками Поделиться чат-ботом.
Желаю создавать быстрые LLM-приложения, которые персонализированы и не дают галлюцинаций, благодаря AI-агентам! 🙂
