Xây dựng Một Đơn Vị AI Mô-đun với Postman Flows

Postman Flows là một công cụ mạnh mẽ để quản lý các API, LLM và cơ sở dữ liệu vector để xây dựng các hệ thống thông minh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách kết hợp các vector embeddings, semantic search, và LLM decision-making trong Postman Flows để tạo ra một đơn vị AI mô-đun.

Giới thiệu về Postman Flows

Postman Flows là một giao diện trực quan để xây dựng và quản lý các API. Nó cho phép các nhà phát triển tạo ra các quy trình làm việc mô-đun, có thể tái sử dụng và dễ dàng tích hợp vào các hệ thống lớn hơn. Với Postman Flows, bạn có thể xây dựng kiến trúc đơn vị AI ba giai đoạn kết hợp vector embeddings, semantic search, và LLM decision-making.

Đây là chú thích cho hình ảnh 1

Giai đoạn 1: Tạo Embedding

Giai đoạn đầu tiên của kiến trúc đơn vị AI là tạo embedding. Giai đoạn này nhận đầu vào là văn bản và chuyển đổi nó thành một biểu diễn vector bằng cách sử dụng OpenAI Embeddings API. Khối tạo embedding là một thành phần quan trọng của đơn vị AI, vì nó cho phép đơn vị AI nắm bắt nghĩa ngữ nghĩa từ đầu vào văn bản.

Đây là chú thích cho hình ảnh 2

Giai đoạn 2: Tìm kiếm Tương đồng Vector

Giai đoạn thứ hai của kiến trúc đơn vị AI là tìm kiếm tương đồng vector. Giai đoạn này sử dụng công cụ tìm kiếm vector Pinecone để tìm các kết quả phù hợp nhất từ cơ sở tri thức. Khối tìm kiếm tương đồng vector là một công cụ mạnh mẽ để tìm các khớp ngữ nghĩa, vì nó có thể nắm bắt các tinh tế trong ngôn ngữ mà việc khớp từ khóa truyền thống không thể.

Đây là chú thích cho hình ảnh 3

Giai đoạn 3: Ra quyết định với LLM

Giai đoạn thứ ba của kiến trúc đơn vị AI là ra quyết định với LLM. Giai đoạn này sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để đánh giá kết quả tìm kiếm và ra quyết định dựa trên đầu vào. Khối LLM là một thành phần quan trọng của đơn vị AI, vì nó cho phép đơn vị AI đưa ra quyết định thông minh dựa trên nghĩa ngữ nghĩa của đầu vào.

Đây là chú thích cho hình ảnh 4

Kiểm thử Đơn vị AI

Để kiểm thử đơn vị AI, chúng ta có thể sử dụng một câu hỏi của khách hàng về việc thanh toán một hóa đơn chưa được thanh toán. Chúng ta có thể thiết lập một kịch bản kiểm thử với một câu hỏi chuẩn hóa và một ví dụ email từ khách hàng. Đơn vị AI sau đó có thể xử lý đầu vào và cung cấp phản hồi dựa trên kết quả tìm kiếm và quyết định LLM.

Đây là chú thích cho hình ảnh 5

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu cách xây dựng một đơn vị AI mô-đun với Postman Flows. Chúng ta đã thấy cách kết hợp vector embeddings, semantic search, và LLM decision-making để tạo ra một kiến trúc đơn vị AI mạnh mẽ. Với Postman Flows, bạn có thể xây dựng các hệ thống thông minh có thể nắm bắt nghĩa ngữ nghĩa từ đầu vào văn bản và đưa ra quyết định thông minh dựa trên đầu vào đó.

Đây là chú thích cho hình ảnh 6

Phát triển Tương lai

Tương lai của việc phát triển AI với Postman Flows rất hứa hẹn. Với khả năng tạo ra các quy trình làm việc mô-đun, có thể tái sử dụng, các nhà phát triển có thể xây dựng các hệ thống thông minh dễ dàng tích hợp vào các hệ thống lớn hơn. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều đơn vị AI mạnh mẽ và tinh vi hơn, có thể nắm bắt nghĩa ngữ nghĩa từ đầu vào văn bản và đưa ra quyết định thông minh dựa trên đầu vào đó.

Đây là chú thích cho hình ảnh 7

Trong video tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tích hợp đơn vị AI vào một quy trình agentic dựa trên sự kiện hoàn chỉnh. Chúng ta sẽ thấy cách sử dụng đơn vị AI để đưa ra quyết định thông minh dựa trên nghĩa ngữ nghĩa từ đầu vào văn bản, và cách tích hợp đơn vị AI vào một hệ thống lớn hơn. Hãy theo dõi thêm nội dung API và AI, và cảm ơn bạn đã xem!