יצירת כלי בינה מלאכותית בפלטפורמת Relevance AI

שורה תחתונה:

מבוא לכלי בינה מלאכותית של Relevance AI

כלי בינה מלאכותית של Relevance AI

פלטפורמת Relevance AI מאפשרת לך ליצור כוח עבודה של בינה מלאכותית המורכב מסוכנים. סוכנים אלה משלימים משימות, ועל מנת להשלים את עבודתם הם זקוקים לכלים. Relevance מספקת ספרייה של כלים מוכנים מראש רבים עבור הסוכנים שלך, אך יש לנו גם בונה ללא קוד שבו תוכל לבנות כל כלי שהסוכן שלך זקוק לו כדי להשלים את העבודה.

עם כלי Relevance AI, תוכל לבנות אוטומציה מותאמת אישית מופעלת LLM או אפילו אינטגרציות. ברגע שבנית את הכלי שלך, תוכל לתת אותו לסוכן שלך. תוכל להפעיל אותו בצובר על נתונים או אפילו להשתמש בו כאפליקציה ניתנת לשיתוף. ללא קוד, תוכל לגשת לכל API או להשתמש באחד מספריית האינטגרציות הגדולה שלנו של צד שלישי או אפילו לבצע קוד מותאם אישית בכלי שלך.

רכיבים עיקריים של כלי בינה מלאכותית

בכלי יש שלושה רכיבים עיקריים: שימוש, בנייה ויומנים. "שימוש" מאפשר לך להפעיל ולתקשר עם הכלי שלך. "בנייה" היא המקום שבו אתה יוצר ומגדיר את הכלי שלך. "יומנים" נותן לך רשומה של אופן השימוש בכלי שלך.

קלטים מציינים את סוג המידע שמתקבל, משמש, מעובד ומשתנה בשלבים של כלי הבינה המלאכותית שלך. אלה עשויים להיות מועברים על ידי סוכן המשתמש בכלי שלך או אדם המשתמש באפליקציה שלך.

צעדי כלי בינה מלאכותית הם הפעולות הבודדות שהכלי שלך מבצע כדי להשיג את זרימת העבודה שלך. צעדים נפוצים הם ליבות LLM, בקשות API או קוד מותאם אישית.

משתנים הם הדרך שבה אתה מעביר נתונים סביב הכלי שלך בין קלטים לשלבים. כל מה שאתה עושה בכלי ניתן להתייחס אליו על ידי המשתנה שלו.

דוגמה לכלי בינה מלאכותית

בואו נסתכל על דוגמה לכלי בינה מלאכותית שכבר בנינו – כלי הפיכת סרטון YouTube לפוסט בבלוג.

בקטע הראשון, יש לנו שלושה קלטים: קישור לסרטון YouTube, שם הבלוג ומילות מפתח SEO. אלו הקלטים שמישהו שמשתמש בכלי שלך כאפליקציה יספק.

השלב הראשון שהוספנו הוא שלב קוד Python. קוד זה לוקח כתובת אתר YouTube כקלט. בשלב הקוד שלנו, אנו קוראים ל-input_params ומאחזרים את התמליל באמצעות מטען Llama Hub שמביא את הטקסט של סרטוני YouTube באמצעות חבילת ה-API של YouTube Transcript API Python.

השלב הבא שהוספנו הוא שלב LLM. התחלנו את הבקשה שלנו על ידי אספקת כל המידע ההקשרי שה-LLM זקוק לו על ידי התייחסות למשתנים שלנו. לדוגמה, אתה יכול לגשת לתמלול הווידאו עם פייתון. Blog_name או keywords נגישים עם המשתנים שיצרנו בקלטים שלנו.

הנחיית הבקשה שלנו גם נותנת ל-LLM הקשר לגבי תפקידו ומטרתו ואיך הפלט האידיאלי אמור להיראות. אנחנו יכולים גם בקלות לעבור בין מודלים שונים של LLM.

כל מה שנותר לעשות עכשיו הוא לבדוק את הכלי שלנו. דמיינו לתת כלי זה לסוכן מנהל שיווק. אנחנו יכולים לבנות לו עוד כלים, אולי נבנה לו כלי לייצור תמונות או כלי לפרסום באתר. כל אלה נותנים לסוכנים שלך יכולות חדשות.

זכרו, כלי המרת סרטון YouTube לפוסט בבלוג הוא רק דוגמה פשוטה אחת למה שתוכלו ליצור בבונה הכלים של Relevance AI. האפשרויות הן אינסופיות – כל מה שתחלמו עליו, תוכלו לבנות עם Relevance AI.

רכיבים עיקריים של כלי AI: קלטים, שלבים ומשתנים

קלטים

קלטים מגדירים את סוג המידע שמתקבל ומעובד בשלבים של כלי ה-AI. קלטים יכולים להיות מסופקים על ידי סוכן המשתמש בכלי או על ידי משתמש אנושי באפליקציה. ישנם מספר סוגי קלטים שניתן להגדיר, כגון קלט טקסט (מחרוזת), קובץ, URL או אפילו קלט מפתח API. בחירת סוג הקלט המתאים חשובה כדי לוודא שהכלי מקבל את המידע הנכון לצורך עיבוד.

שלבים

שלבי כלי ה-AI הם הפעולות הספציפיות שהכלי מבצע כדי להשיג את זרימת העבודה הרצויה. שלבים נפוצים כוללים ליבות LLM, בקשות API או קוד מותאם אישית. כל שלב מבצע משימה ספציפית, כמו אחזור תמלול מסרטון YouTube, הפעלת בקשת LLM ליצירת פוסט בלוג או שליחת הפלט לשירות צד שלישי. ניתן להוסיף שלבים לכלי על ידי לחיצה על כפתור "הוסף שלב" ובחירת סוג השלב המתאים.

משתנים

משתנים משמשים להעברת נתונים בין קלטים ושלבים בתוך הכלי. כל מה שנעשה בכלי, בין אם מדובר בקלט, פלט של שלב קוד או תוצאה של בקשת LLM, ניתן להתייחס אליו באמצעות שם המשתנה שלו. למשל, ניתן לגשת לתמליל וידאו שאוחזר בשלב קוד פייתון באמצעות python.transformed, כאשר "python" הוא שם המשתנה שניתן לשלב הפייתון ו-"transformed" הוא המפתח שבו ניתן לגשת לתוצאות הקוד שבוצע. שימוש נכון במשתנים מאפשר להעביר בקלות מידע בין חלקים שונים של הכלי.

הוספת ידע לכלי AI שלך

הוספת ידע באמצעות טעינת מסמכים

ניתן להוסיף ידע לכלי ה-AI שלך על ידי טעינת מסמכים רלוונטיים. מסמכים אלה יכולים להיות קבצי טקסט, PDF, מסמכי Word או אפילו דפי אינטרנט. פשוט לחץ על הכפתור "הוסף ידע" ובחר את המסמכים שברצונך להעלות. פלטפורמת Relevance AI תעבד את המסמכים ותחלץ את המידע הרלוונטי כדי להזין את הכלי שלך בידע חדש.

לאחר טעינת המסמכים, תוכל לסקור את התוכן שלהם ולבחור את החלקים הרלוונטיים ביותר לכלי שלך. ניתן גם לתייג ולארגן את המסמכים לפי נושאים או קטגוריות כדי להקל על החיפוש והאחזור שלהם בעתיד. הוספת ידע ממסמכים מאפשרת לך להרחיב את הבסיס הידע של הכלי שלך ולשפר את הדיוק והרלוונטיות של הפלט שלו.

הוספת ידע באמצעות הזנה ידנית

בנוסף לטעינת מסמכים, ניתן גם להוסיף ידע לכלי ה-AI שלך על ידי הזנה ידנית של מידע. זה יכול להיות שימושי עבור פריטי ידע קצרים וממוקדים שאינם זמינים במסמך מובנה. כדי להוסיף ידע באופן ידני, פשוט לחץ על הכפתור "הוסף ידע" ובחר באפשרות "הזן טקסט".

בחלון שנפתח, תוכל להזין את פריט הידע שלך כטקסט. תוכל גם לתייג את פריט הידע בנושאים או קטגוריות רלוונטיים כדי להקל על החיפוש שלו מאוחר יותר. לאחר שסיימת, לחץ על "שמור" כדי להוסיף את פריט הידע לבסיס הידע של הכלי שלך. הזנה ידנית של ידע מאפשרת לך לכוונן בדיוק את המידע שהכלי שלך מקבל ולהבטיח שהוא ממוקד ורלוונטי ככל האפשר.

ניהול והרחבת בסיס הידע

ככל שתוסיף עוד ידע לכלי ה-AI שלך, חשוב לנהל ולארגן את בסיס הידע כדי לשמור על יעילות ונגישות. פלטפורמת Relevance AI מספקת כלים לתיוג, סינון וחיפוש פריטי ידע כדי למצוא בקלות את המידע שאתה צריך.

בנוסף, כדאי לסקור ולעדכן את בסיס הידע שלך באופן קבוע כדי להבטיח שהוא נשאר עדכני ורלוונטי. תוכל להוסיף פריטי ידע חדשים, לערוך קיימים או להסיר מידע מיושן לפי הצורך. על ידי תחזוקה פעילה של בסיס הידע, תוכל להבטיח שהכלי שלך תמיד יהיה מצויד במידע העדכני והמדויק ביותר כדי לספק תוצאות איכותיות.

דוגמה לכלי AI: כלי המרת סרטון YouTube לפוסט בבלוג

תהליך הפיכת סרטון YouTube לפוסט בבלוג

תהליך הפיכת סרטון YouTube לפוסט בבלוג באמצעות כלי ה-AI כולל מספר שלבים מרכזיים. ראשית, הכלי מקבל קישור לסרטון YouTube כקלט. לאחר מכן, שלב קוד ה-Python מאחזר את תמליל הסרטון באמצעות חבילת YouTube Transcript API. תמליל זה מכיל את כל הטקסט המדובר בסרטון, המשמש כבסיס לפוסט הבלוג.

השלב הבא הוא הפעלת ליבת ה-LLM (מודל שפה גדול) ליצירת פוסט הבלוג בפועל. ה-LLM מקבל את תמליל הסרטון, יחד עם מידע הקשרי נוסף כמו שם הבלוג ומילות מפתח SEO, כדי ליצור טקסט רלוונטי ומותאם. ההנחיה (prompt) שניתנת ל-LLM מגדירה את תפקידו ואת מטרת פוסט הבלוג, וכן מספקת הנחיות לגבי הפורמט והסגנון הרצויים של הפלט.

התאמה אישית של הכלי

אחד היתרונות המרכזיים של כלי המרת סרטון YouTube לבלוג הוא הגמישות וההתאמה האישית שלו. ניתן בקלות להתאים אישית את הכלי כדי להתאים לצרכים הספציפיים של המשתמש או הסוכן. למשל, ניתן להתאים את שלב קוד ה-Python כדי לבצע עיבוד נוסף על תמליל הסרטון, כמו סינון מילים או זיהוי נושאים מרכזיים.

כמו כן, ניתן להתאים אישית את ההנחיה הניתנת ל-LLM כדי לשלוט בסגנון ובתוכן של פוסט הבלוג המופק. על ידי שינוי הפרמטרים וההוראות בהנחיה, ניתן לכוונן את האורך, הטון, רמת הפירוט ומאפיינים אחרים של הטקסט שנוצר. התאמה אישית זו מאפשרת למשתמשים ליצור פוסטים מותאמים במיוחד שעונים על הצרכים והיעדים הספציפיים שלהם.

יתרונות השימוש בכלי

השימוש בכלי להמרת סרטוני YouTube לפוסטים בבלוג מציע מספר יתרונות משמעותיים. ראשית, הוא חוסך זמן ומאמץ ניכרים הכרוכים ביצירת תוכן בלוג באופן ידני מסרטוני וידאו. במקום לצפות בסרטון שוב ושוב ולתמלל אותו ידנית, הכלי מאחזר את התמליל ויוצר טיוטה של פוסט בלוג באופן אוטומטי.

יתרון נוסף הוא שהכלי יכול לשפר את האופטימיזציה למנועי חיפוש (SEO) של פוסטי הבלוג. על ידי שילוב מילות מפתח רלוונטיות ואסטרטגיות SEO בתהליך היצירה, הכלי יכול לעזור להגדיל את הנראות של פוסטי הבלוג במנועי חיפוש ולמשוך יותר תנועה לאתר. זה יכול להיות יתרון משמעותי עבור עסקים ויוצרי תוכן המעוניינים להרחיב את קהל היעד שלהם ולשפר את הנוכחות המקוונת שלהם.

לבסוף, כלי זה מדגים את הפוטנציאל של פלטפורמת Relevance AI ליצירת כלי AI מותאמים אישית. על ידי שילוב שלבי קוד, ליבות LLM ואינטגרציות של צד שלישי, המשתמשים יכולים לבנות כלים רבי עוצמה שמאוטמטים משימות ופותרים בעיות ספציפיות. האפשרויות הן אינסופיות – כל מה שתוכלו לדמיין, תוכלו ליצור עם Relevance AI.

אפשרויות אינסופיות ליצירת כלים מותאמים אישית עבור הסוכנים שלך

בניית כלים מותאמים אישית לצרכים הייחודיים של הסוכנים שלך

אחד היתרונות הגדולים של פלטפורמת Relevance AI הוא היכולת ליצור כלי בינה מלאכותית מותאמים אישית שעונים על הצרכים הספציפיים של הסוכנים שלך. בין אם אתה זקוק לאוטומציה מורכבת מופעלת LLM, אינטגרציות מותאמות אישית או זרימות עבודה ייחודיות, בונה הכלים של Relevance מאפשר לך להגשים את החזון שלך.

התחל על ידי חשיבה על המשימות והתהליכים שהסוכנים שלך צריכים לבצע. זהה את הצעדים המרכזיים הכרוכים ואת סוגי הנתונים או המידע שיידרשו. לאחר מכן, באמצעות הרכיבים השונים הזמינים בבונה הכלים, כמו קלטים, שלבי קוד, ליבות LLM ומשתנים, תוכל לבנות זרימת עבודה מותאמת אישית שמאוטמטת את התהליך ומייעלת אותו עבור הסוכנים שלך.

שילוב ידע וכלים צד שלישי

בנוסף ליכולת ליצור כלים מאפס, פלטפורמת Relevance AI מאפשרת לך גם לשלב בקלות ידע וכלים צד שלישי לתוך הכלים שלך. ספריית האינטגרציות הנרחבת של הפלטפורמה מכסה מגוון רחב של שירותים ופלטפורמות פופולריים, כך שתוכל להרחיב את היכולות של הסוכנים שלך מעבר למה שניתן להשיג עם בינה מלאכותית בלבד.

לדוגמה, אם אתה בונה כלי לסוכן שיווק, אתה יכול לשלב אינטגרציות עם פלטפורמות מדיה חברתית, כלי אנליטיקה או אפילו שירותי דוא"ל. זה יאפשר לסוכן שלך לאסוף נתונים, לנתח תובנות ולבצע פעולות במספר ערוצים – כל זאת מתוך כלי יחיד ב-Relevance AI. היכולת לשלב ידע וכלים חיצוניים פותחת עולם שלם של אפשרויות ליצירת סוכני AI רבי עוצמה.

בדיקה ושיפור מתמשך של כלי ה-AI שלך

לאחר שבנית את הכלי הראשוני שלך, חשוב לבדוק אותו ביסודיות כדי לוודא שהוא פועל כמצופה ומספק את התוצאות הרצויות. השתמש בתכונת הבדיקה המובנית של Relevance AI כדי להריץ את הכלי שלך עם קלטים שונים ולבחון את הפלט. זהה תחומים לשיפור והתאם את הגדרות הכלי בהתאם.

זכור שתהליך פיתוח הכלים הוא איטרטיבי. ככל שהסוכנים שלך משתמשים בכלי ומשוב נאסף, ייתכן שתצטרך לעדכן ולשפר את הכלי כדי לענות טוב יותר על צרכיהם. הקפד לעקוב אחר הביצועים של הכלי באמצעות יומני השימוש וחתור לשיפור מתמשך לאורך זמן.

עם פלטפורמת Relevance AI ובונה הכלים המתקדם שלה, האפשרויות ליצירת כלי AI מותאמים אישית הן באמת אינסופיות. בין אם אתה מחפש לאוטומציה של משימות שגרתיות, לשלב אינטגרציות מורכבות או לבנות אפליקציות מלאות מופעלות AI, יש לך את הכוח להגשים את החזון שלך. עם קצת יצירתיות וחשיבה חדשנית, תוכל לתת לסוכנים שלך יכולות חזקות שיעצימו את העבודה שלהם ויניעו את העסק שלך קדימה.