使用 Postman Flows 构建模块化 AI 代理

Postman Flows 是一个强大的工具,用于编排 API、LLM 和向量数据库,以构建智能系统。在本文中,我们将探讨如何在 Postman Flows 中结合向量嵌入、语义搜索和 LLM 决策制定,以创建一个模块化的 AI 代理。

Postman Flows 简介

Postman Flows 是一个用于构建和编排 API 的可视化界面。它允许开发人员创建模块化、可重用的工作流,这些工作流可以轻松集成到更大的系统中。通过 Postman Flows,您可以构建一个结合了向量嵌入、语义搜索和 LLM 决策制定的三阶段 AI 代理架构。

AI 代理架构的第一阶段是嵌入生成。此阶段接受文本输入,并使用 OpenAI Embeddings API 将其转换为向量表示。嵌入生成块是 AI 代理的重要组成部分,因为它允许代理从文本输入中捕捉语义意义。

AI 代理架构的第二阶段是向量相似性搜索。此阶段使用 Pinecone 向量搜索引擎从知识库中找到最相关的结果。向量相似性搜索块是一个强大的工具,用于查找语义匹配,因为它可以捕捉到传统关键词匹配所无法捕捉的语言细微差别。

AI 代理架构的第三阶段是使用 LLM 进行决策。此阶段使用大型语言模型(LLM)评估搜索结果并根据输入做出决策。LLM 块是 AI 代理的重要组成部分,因为它允许代理基于输入的语义意义做出明智的决策。

为了测试 AI 代理,我们可以使用一个关于支付未付发票的客户问题。我们可以设置一个测试场景,使用标准化的问题和客户的示例邮件。AI 代理然后可以处理输入,并根据搜索结果和 LLM 决策提供响应。

在本文中,我们探讨了如何使用 Postman Flows 构建模块化 AI 代理。我们了解了如何结合向量嵌入、语义搜索和 LLM 决策制定,以创建一个强大的 AI 代理架构。借助 Postman Flows,您可以构建能够从文本输入中捕捉语义意义并基于该输入做出明智决策的智能系统。

使用 Postman Flows 进行 AI 开发的未来令人兴奋。通过创建模块化、可重用的工作流,开发人员可以构建能够轻松集成到更大系统中的智能系统。随着 AI 技术的不断进步,我们期待看到能够从文本输入中捕捉语义意义并基于该输入做出明智决策的更强大、更复杂的 AI 代理。

在下一个视频中,我们将探讨如何将 AI 代理集成到完整的事件驱动代理工作流中。我们将看到如何使用 AI 代理基于文本输入的语义意义做出明智决策,以及如何将 AI 代理集成到更大的系统中。敬请期待更多 API 和 AI 内容,谢谢观看!