TypeScript और Next.js का उपयोग करके एक AI एजेंट का निर्माण

सत्र का परिचय

सत्र की शुरुआत वक्ता द्वारा अपना परिचय देने और TypeScript का उपयोग करके एक सरल AI एजेंट के निर्माण के विषय से होती है। वक्ता दर्शकों से पूछते हैं कि क्या किसी को Open AI API का अनुभव है, और लगभग आधे दर्शक हाथ उठाते हैं। यह सत्र के परिचय का स्क्रीनशॉट है

वक्ता का परिचय और पृष्ठभूमि

वक्ता अपना परिचय Paro के रूप में देते हैं, जो PALO IT में एक Tech Lead और Deputy Head हैं। वे बताते हैं कि वे स्मूदी बनाने में विशेषज्ञ हैं और बैंकों और बीमा कंपनियों के साथ काम करने का अनुभव रखते हैं। यह वक्ता के परिचय का स्क्रीनशॉट है

PALO IT और सेवाओं का परिचय

वक्ता बताते हैं कि PALO IT एक कंसल्टिंग कंपनी है जिसकी शाखाएँ दुनिया भर के 10 देशों में हैं। वे डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन , प्रोडक्ट डेवलपमेंट और DevOps जैसी सेवाएँ प्रदान करते हैं। वे यह भी उल्लेख करते हैं कि वे GitHub Copilot बेच रहे हैं, जो कोडिंग में मदद करने वाला एक टूल है।

सत्र की प्रेरणा और पृष्ठभूमि

वक्ता बताते हैं कि उन्हें OS copilot नामक एक पेपर पढ़ने के बाद Bat स्क्रिप्ट को निष्पादित करने में सक्षम एक AI एजेंट बनाने की प्रेरणा मिली, जो एक मोबाइल एजेंट है जो फोन पर कार्यों को स्वचालित करता है। वे एक ऐसा AI बनाना चाहते थे जो कंप्यूटर में सब कुछ नियंत्रित कर सके।

सत्र का लक्ष्य

वक्ता का लक्ष्य एक ऐसा AI एजेंट बनाना है जो DevOps, ऑटोमेशन और कोडिंग का काम कर सके। वे TypeScript और Next.js का उपयोग करके एक सरल AI एजेंट बनाने का तरीका प्रदर्शित करना चाहते हैं।

AI एजेंट का डेमो

वक्ता AI एजेंट का एक डेमो दिखाते हैं, जो एक मिनट से भी कम समय में एक लोकल बैकएंड स्थापित कर सकता है। वे बताते हैं कि AI एजेंट निर्देश प्राप्त कर सकता है, एक योजना बना सकता है और उसे कंप्यूटर पर निष्पादित कर सकता है। यह AI एजेंट के डेमो का स्क्रीनशॉट है

AI एजेंट कैसे काम करता है

वक्ता बताते हैं कि AI एजेंट उपयोगकर्ता से निर्देश प्राप्त करके, एक योजना बनाकर और उसे कंप्यूटर पर निष्पादित करके काम करता है। वे बताते हैं कि AI एजेंट दो मोड में काम कर सकता है: स्टेप-बाय-स्टेप मोड और ऑटो मोड ।

ReAct का परिचय

वक्ता ReAct का परिचय देते हैं, एक प्रॉम्प्टिंग पैटर्न जो AI एजेंट को कार्रवाई करने से पहले तर्क करने की अनुमति देता है। वे बताते हैं कि ReAct एक शोध पत्र पर आधारित है जिसमें दिखाया गया है कि AI एजेंट को पहले तर्क करने देने से, यह बेहतर तरीके से काम कर सकता है।

ReAct का मूल कोड

वक्ता ReAct का मूल कोड दिखाते हैं, जो एक पायथन कोड है जो एक योजना बनाने के लिए एक लूप का उपयोग करता है। वे बताते हैं कि कोड उपयोगकर्ता से फ़ीडबैक प्राप्त करने और तदनुसार योजना को समायोजित करने के लिए एक अवलोकन फ़ंक्शन का उपयोग करता है। यह ReAct के मूल कोड का स्क्रीनशॉट है

AI एजेंट का कार्यान्वयन

वक्ता बताते हैं कि उन्होंने AI एजेंट को लागू करने के लिए फुल-स्टैक Next.js का उपयोग किया। उन्होंने दो API का उपयोग किया: रन Open AI और रन बैच। उन्होंने Open AI के Structure आउटपुट का उपयोग करने के लिए रिपॉजिटरी को भी अपडेट किया, जिससे कोड लिखना आसान हो गया।

ReAct के साथ लिखने का उदाहरण

वक्ता ReAct के साथ लिखने का एक उदाहरण दिखाते हैं, जो एक लोकल बैकएंड स्थापित करने की योजना बनाता है। वे बताते हैं कि AI एजेंट योजना को निष्पादित कर सकता है और उपयोगकर्ता को फ़ीडबैक प्रदान कर सकता है।

सिस्टम प्रॉम्प्ट

वक्ता बताते हैं कि सिस्टम प्रॉम्प्ट का उपयोग उस कार्य को निर्दिष्ट करने के लिए किया जाता है जिसे AI एजेंट को करने की आवश्यकता होती है। वे बताते हैं कि सिस्टम प्रॉम्प्ट का उपयोग एक योजना बनाने और उसे कंप्यूटर पर निष्पादित करने के लिए किया जा सकता है। यह सिस्टम प्रॉम्प्ट का स्क्रीनशॉट है

Open AI SDK

वक्ता बताते हैं कि Open AI SDK का उपयोग Open AI API को संदेश भेजने के लिए किया जाता है। वे SDK का उपयोग करके संदेश भेजने और प्रतिक्रिया प्राप्त करने का एक उदाहरण दिखाते हैं।

मैसेज ऑब्जेक्ट

वक्ता बताते हैं कि मैसेज ऑब्जेक्ट का उपयोग Open AI API को संदेश भेजने के लिए किया जाता है। वे एक मैसेज ऑब्जेक्ट बनाने और उसे API को भेजने का एक उदाहरण दिखाते हैं। यह मैसेज ऑब्जेक्ट का स्क्रीनशॉट है

निष्कर्ष

वक्ता प्रमुख बिंदुओं को सारांशित करके और आगे सीखने के लिए अतिरिक्त संसाधन प्रदान करके सत्र का समापन करते हैं। वे दर्शकों को प्रश्न पूछने और फ़ीडबैक देने के लिए भी आमंत्रित करते हैं। यह निष्कर्ष का स्क्रीनशॉट है