Goonपोस्टमैन फ्लोज़ के साथ मॉड्यूलर एआई एजेंट बनाना
पोस्टमैन फ्लोज़ एक शक्तिशाली उपकरण है जो एपीआई, एलएलएम, और वेक्टर डेटाबेस को एक साथ जोड़कर बुद्धिमान प्रणालियों का निर्माण करने के लिए उपयोग किया जाता है। इस लेख में, हम यह जानने जा रहे हैं कि पोस्टमैन फ्लोज़ में वेक्टर एम्बेडिंग, सेमेंटिक सर्च, और एलएलएम निर्णय लेने को कैसे जोड़कर एक मॉड्यूलर एआई एजेंट बनाया जा सकता है।
पोस्टमैन फ्लोज़ का परिचय
पोस्टमैन फ्लोज़ एपीआई को बनाने और समन्वय करने के लिए एक दृश्य इंटरफ़ेस है। यह डेवलपर्स को मॉड्यूलर, पुन: उपयोग करने योग्य वर्कफ़्लोज़ बनाने की अनुमति देता है जिन्हें आसानी से बड़ी प्रणालियों में एकीकृत किया जा सकता है। पोस्टमैन फ्लोज़ के साथ, आप एक तीन-चरण एआई एजेंट आर्किटेक्चर बना सकते हैं जो वेक्टर एम्बेडिंग, सेमेंटिक सर्च, और एलएलएम निर्णय लेने को जोड़ता है।
चरण 1: एम्बेडिंग जनरेशन
एआई एजेंट आर्किटेक्चर का पहला चरण एम्बेडिंग जनरेशन है। यह चरण पाठ इनपुट लेता है और इसे ओपनएआई एम्बेडिंग्स एपीआई का उपयोग करके एक वेक्टर प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है। एम्बेडिंग जनरेशन ब्लॉक एआई एजेंट का एक महत्वपूर्ण घटक है, क्योंकि यह एजेंट को पाठ इनपुट से सेमेंटिक अर्थ को पकड़ने की अनुमति देता है।
चरण 2: वेक्टर समानता सर्च
एआई एजेंट आर्किटेक्चर का दूसरा चरण वेक्टर समानता सर्च है। यह चरण पाइनकोन वेक्टर सर्च इंजन का उपयोग करके ज्ञान आधार से सबसे प्रासंगिक मatches खोजता है। वेक्टर समानता सर्च ब्लॉक एक शक्तिशाली उपकरण है जो सेमेंटिक मैचों को खोजने के लिए उपयोग किया जाता है, क्योंकि यह भाषा में सूक्ष्मताओं को पकड़ सकता है जो पारंपरिक कीवर्ड मिलान नहीं कर सकते हैं।
चरण 3: एलएलएम के साथ निर्णय लेना
एआई एजेंट आर्किटेक्चर का तीसरा चरण एलएलएम के साथ निर्णय लेना है। यह चरण एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करके सर्च परिणामों का मूल्यांकन करता है और इनपुट के आधार पर निर्णय लेता है। एलएलएम ब्लॉक एआई एजेंट का एक महत्वपूर्ण घटक है, क्योंकि यह एजेंट को सेमेंटिक अर्थ के आधार पर सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है।
एआई एजेंट का परीक्षण
एआई एजेंट का परीक्षण करने के लिए, हम एक ग्राहक प्रश्न का उपयोग कर सकते हैं जो एक बकाया चालान का भुगतान करने के बारे में है। हम एक परीक्षण परिदृश्य स्थापित कर सकते हैं जिसमें एक सामान्यीकृत प्रश्न और ग्राहक से एक उदाहरण ईमेल शामिल है। एआई एजेंट तब इनपुट को संसाधित कर सकता है और सर्च परिणामों और एलएलएम निर्णय लेने के आधार पर प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है।
निष्कर्ष
इस लेख में, हमने पोस्टमैन फ्लोज़ के साथ एक मॉड्यूलर एआई एजेंट बनाने का तरीका देखा है। हमने देखा है कि वेक्टर एम्बेडिंग, सेमेंटिक सर्च, और एलएलएम निर्णय लेने को कैसे जोड़कर एक शक्तिशाली एआई एजेंट आर्किटेक्चर बनाया जा सकता है। पोस्टमैन फ्लोज़ के साथ, आप बुद्धिमान प्रणालियां बना सकते हैं जो पाठ इनपुट से सेमेंटिक अर्थ को पकड़ सकती हैं और उस इनपुट के आधार पर सूचित निर्णय ले सकती हैं।
भविष्य का विकास
पोस्टमैन फ्लोज़ के साथ एआई विकास का भविष्य रोमांचक है। मॉड्यूलर, पुन: उपयोग करने योग्य वर्कफ़्लोज़ बनाने की क्षमता के साथ, डेवलपर बड़ी प्रणालियों में आसानी से एकीकृत किए जा सकने वाले बुद्धिमान प्रणालियां बना सकते हैं। एआई तकनीक के विकसित होने के साथ, हम अधिक शक्तिशाली और परिष्कृत एआई एजेंट देखने की उम्मीद कर सकते हैं जो पाठ इनपुट से सेमेंटिक अर्थ को पकड़ सकते हैं और उस इनपुट के आधार पर सूचित निर्णय ले सकते हैं।
अगले वीडियो में, हम यह देखने जा रहे हैं कि एआई एजेंट को एक पूर्ण इवेंट-चालित एजेंटिक वर्कफ़्लो में कैसे एकीकृत किया जा सकता है। हम देखेंगे कि एआई एजेंट का उपयोग पाठ इनपुट से सेमेंटिक अर्थ के आधार पर सूचित निर्णय लेने के लिए कैसे किया जा सकता है, और इसका उपयोग बड़ी प्रणाली में कैसे किया जा सकता है। अधिक एपीआई और एआई सामग्री के लिए बने रहें, और धन्यवाद देखने के लिए!