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Concetti Chiave per la Costruzione di Strumenti AI:
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Strumenti AI: Immaginate gli strumenti AI come le "mani" dei vostri agenti AI. Sono essenziali per eseguire compiti specifici, che possono variare dalla semplice elaborazione di testi a operazioni complesse come chiamate API o analisi di dati. Questi strumenti possono essere predefiniti o creati da zero.
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Input: Gli input sono le informazioni che il vostro strumento AI riceve all'inizio del processo. Possono essere paragonati agli ingredienti di una ricetta: sono necessari per avviare le operazioni dello strumento. Gli input possono essere di vario tipo, come testo, file, URL o chiavi API.
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Passaggi (Steps): I passaggi sono le azioni individuali che lo strumento AI esegue, uno dopo l'altro, per raggiungere l'obiettivo desiderato. Pensate a loro come ai diversi passaggi di una ricetta: ogni passaggio trasforma l'input per portarvi al risultato finale. I passaggi possono includere chiamate a LLM, richieste API, esecuzione di codice personalizzato o altre azioni specifiche.
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Variabili: Le variabili sono il "cemento" che tiene insieme il vostro strumento AI. Sono usate per trasportare e referenziare i dati tra i diversi input e passaggi. Ogni dato creato o elaborato in uno strumento è accessibile attraverso una variabile. Questo permette di creare flussi di lavoro complessi e interconnessi.
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Knowledge (Conoscenza): La conoscenza è il modo in cui potete "istruire" i modelli linguistici usati nel vostro strumento. In pratica, aggiungendo conoscenza al modello, lo aiutate a capire meglio il contesto e a produrre risultati più pertinenti. Potete inserire informazioni come FAQ, manuali o qualsiasi altro dato che possa migliorare le performance del modello.
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Creare uno Strumento AI: Una Guida Passo-Passo:
1.
Navigazione:
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Iniziate accedendo alla sezione "Tools" (Strumenti) nel menu laterale sinistro della piattaforma.
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Cliccate su "New" (Nuovo) per creare un nuovo strumento.
2.
Creazione:
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Vi troverete davanti ad una pagina dove potrete visualizzare alcuni template predefiniti, utili per prendere ispirazione, o potrete iniziare la costruzione di uno strumento da zero cliccando su "Create tool" (Crea strumento).
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Una volta entrati nel tool builder, vi troverete di fronte a tre pannelli principali: "Use" (Usa), "Build" (Costruisci) e "Logs" (Registro).
3.
Pannello "Build" (Costruisci):
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In questo pannello, definirete la logica e la struttura del vostro strumento.
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Noterete immediatamente la possibilità di inserire "Inputs", "Steps" e "Variables".
4.
Definire gli Input:
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Cliccate sul pulsante "Add Input" (Aggiungi Input).
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Scegliete il tipo di input più adatto, tra le opzioni: Text Input (Input di testo), File to URL (File a URL), API key input (Input di chiave API) e altri tipi.
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Date un nome all'input e specificatene le caratteristiche.
5.
Aggiungere i Passaggi (Steps):
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Cliccate sul pulsante "Add Step" (Aggiungi Passaggio) per definire le azioni che il vostro strumento eseguirà.
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Selezionate il tipo di passaggio desiderato, ad esempio:
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LLM Call (Chiamata LLM) per interagire con un modello linguistico.
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API Request (Richiesta API) per comunicare con servizi esterni.
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Code Steps (Passaggi di codice) per eseguire codice Python personalizzato.
6.
Collegare Variabili e Input:
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Dopo aver creato gli input e i passaggi, è necessario collegare le variabili in modo che i dati fluiscano correttamente tra le diverse fasi dello strumento.
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Ogni input e output di un passaggio è referenziato attraverso una variabile.
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Assicuratevi che ogni passaggio riceva i dati necessari e che i risultati siano passati correttamente al passaggio successivo.
7.
Aggiungere Conoscenza:
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Se il vostro strumento utilizza un modello linguistico, potete aggiungere "conoscenza" per migliorare la qualità dell'output.
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Potete caricare la conoscenza direttamente nel tool, oppure utilizzare un passaggio specifico per recuperarla in modo dinamico.
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Esempio Pratico: Strumento da YouTube a Post Blog:
1.
Input:
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YouTube Video Link (Link video YouTube): Input di tipo testo per il link del video.
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Blog Name (Nome del Blog): Input di tipo testo per il nome del blog.
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SEO Keywords (Parole Chiave SEO): Input di tipo lista di testo, per le parole chiave SEO.
2.
Passaggi:
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Python Code Step (Passaggio Codice Python):
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Questo passaggio utilizza codice Python per recuperare la trascrizione del video da YouTube.
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La variabile assegnata a questo step, ad esempio "python", conterrà, nella chiave "transformed", il risultato della trascrizione.
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LLM Step (Passaggio LLM):
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Questo passaggio utilizza un modello linguistico per generare un post del blog a partire dalla trascrizione del video e dagli altri input.
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Il prompt inviato al modello linguistico referenzia le variabili degli input e del passaggio precedente. Ad esempio, la trascrizione del video sarà disponibile attraverso la variabile {{python.transformed}}, il nome del blog tramite {{blog_name}} e le parole chiave tramite {{keywords}}.
3.
Test e Utilizzo:
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Una volta costruito lo strumento, potete testarlo direttamente nel pannello "Use" (Usa) della pagina.
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Dopo aver verificato che funzioni correttamente, potete assegnarlo agli agenti AI, eseguirlo in massa su dati o utilizzarlo come un'app condivisibile.
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Personalizzazione e Flessibilità
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Relevance AI vi offre grande flessibilità, permettendovi di creare qualsiasi strumento di cui avete bisogno.
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Potete usare API, codice personalizzato e le integrazioni disponibili.
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Esplorate i template predefiniti per imparare nuove tecniche e riutilizzarle nei vostri strumenti personalizzati.
Class Sessions
1- Costruzione e Funzionalità sulla Piattaforma Relevance
2- Profilo Agente
3- Strumenti AI Personalizzati con Relevance AI
4- Cos'è la "Knowledge" in Relevance AI
5- Creare Integrazioni Personalizzate
6- Utilizzo degli Output nel Tool Builder di Relevance AI
7- Utilizzo degli Step di Codice JavaScript e Python nel Tool Builder di Relevance AI
8- Usare Relevance Ai