Bauen Sie einen Verhandlungsagenten mit Deepseek-R1 Distill Lama-70b auf

Verhandlungsfähigkeiten sind entscheidend für den Erfolg in verschiedenen Aspekten des Lebens, von der Sicherung eines Jobs bis zur Abschließung eines Geschäftsabkommens. In diesem Artikel wird ein KI-angetanter Verhandlungsagent eingeführt, eine stromlich liegende Anwendung, die mit Langchain und Deepseek-R1 erstellt wurde, um Ihre Verhandlungsstrategien zu optimieren.

Lernergebnisse

Dieser Artikel wird behandelt:

• Die Rolle der KI bei der Verbesserung der Verhandlungstaktiken in verschiedenen Bereichen.
• Wie Deepseek R1 Destill Lama 70b Echtzeit-KI-gesteuerte Verhandlungserkenntnisse liefert.
• Wichtige Merkmale des KI -Verhandlungsagenten, einschließlich der Erzeugung und Risikobewertung der Gegenofftreibungen.
• Praktische Anleitungen zur Einrichtung und Verwendung des KI-angetriebenen Verhandlungsinstruments innerhalb von Strom.
• Wie AI-generierte Strategien die Gehaltsverhandlungen, Geschäftsabschlüsse und Vertragsdiskussionen verbessern.

Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.

Inhaltsverzeichnis

• Deepseek R1 Destill Lama 70b verstehen
• Kernmerkmale des KI -Verhandlungsagenten
• Betriebsmechanismus des Agenten
• Einrichtung der Entwicklungsumgebung
• Aufbau des Verhandlungsagenten mit Deepseek-R1 Distill Lama-70b
• Zusammenfassung
• Häufig gestellte Fragen

Deepseek R1 Destill Lama 70b verstehen

Deepseek-R1-Distill-Llama-70b ist ein Hochleistungs-AI-Modell, das auf Groqcloud gehostet wird. Aus LAMA 3.3 70B leitet es für Effizienz und intelligente Reaktionen auf mathematische Probleme, Codierungsaufgaben und sachliche Abfragen optimiert. Seine sequentiellen Argumentationsfunktionen machen es für komplexe Entscheidungsprozesse gut geeignet. Die Fast-Inferenz-Engine von GROQ sorgt ohne Latenz in Echtzeit-KI-Argumentation.

Die Herausforderung

Ineffektive Verhandlungen beruht oft auf unzureichende Informationen, emotionale Vorurteile oder schlecht strukturierte Argumente. Dies wirkt sich auf verschiedene Szenarien aus:

• Mitarbeiter können aufgrund schlechter Verhandlungsfähigkeiten niedrigere Gehälter akzeptieren.
• Unternehmen könnten Geschäfte verpassen, da die Bedürfnisse der anderen Partei nicht verstanden werden.
• Freiberufler und Startups stehen mit Preisen und Verträgen vor Herausforderungen.

Ziel: Entwicklung eines KI -Agenten, der in der Lage ist, Verhandlungsszenarien zu analysieren, Gegenangriffe vorherzusagen und optimale Strategien vorzuschlagen, die auf logischem Denken und historischen Daten basieren.

Kernmerkmale des KI -Verhandlungsagenten

Der KI -Verhandlungsagent bietet an:

• Unterstützung für verschiedene Verhandlungstypen (Gehalt, Geschäftsgeschäfte, freiberufliche Vertragsstreitigkeiten)
• AI-generierte Gegenbeachtungen mit Rechtfertigungen und Risikobewertungen
• Anpassbare Eingabefelder für personalisierte Szenarien
• Vertrauenswerte für vorgeschlagene Strategien
• Schnelle und effiziente Verarbeitung über die GROQ -API

Betriebsmechanismus des Agenten

Benutzer starten die Streamlit -App und wählen einen Verhandlungstyp aus. Sie geben dann Details an, die die KI verarbeitet. Klicken Sie auf "AI-Strategie generieren" initiiert die Verarbeitung mit dem Deepseek-R1-Großsprachmodell. Eine vordefinierte Schablone stellt sicher, dass die KI den Kontext versteht. Die KI erzeugt dann eine maßgeschneiderte Strategie und bietet Einblicke und Empfehlungen.

Auswahl der Verhandlungstyp

Wählen Sie aus:

• Gehaltsverhandlung
• Geschäftsabkommen
• Freiberufliche Preisgestaltung
• Vertragsstreit

Eingabe anbieten und einschränken

Eingeben:

• Ihr vorgeschlagenes Angebot (£ oder %)
• Das erwartete Angebot der anderen Partei
• Schlüsselbeschränkungen (Mindestgehalt, Investitionsgrenzen, Fristen)

AI-generierte Strategie

Die KI analysiert die Eingabe und bietet:

• Ein optimaler Gegenangebot
• Begründung für das Angebot
• Risikobewertung (Akzeptanzwahrscheinlichkeit)
• Vertrauensbewertung (0-100%)

Nutzung von AI -Erkenntnissen

Verwenden Sie die Strategie der AI-generierten Strategie, um bessere Ergebnisse zu verhandeln und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Einrichtung der Entwicklungsumgebung

Richten Sie zunächst die Umgebung ein und installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:

Umgebungsaufbau

 <code># Create a virtual environment python -m venv env # Activate (Windows) .\env\Scripts\activate # Activate (macOS/Linux) source env/bin/activate</code>

Bibliotheken installieren

 <code>pip install -r https://raw.githubusercontent.com/Gouravlohar/Negotiation-Agent/refs/heads/main/requirements.txt</code>

API -Schlüsselkonfiguration

Holen Sie sich eine GROQ -API -Taste von COQ.

Fügen Sie den API -Schlüssel zu einer .env -Datei hinzu:

 <code>GROQ_API_KEY="Your API KEY HERE"</code>

Aufbau des Verhandlungsagenten mit Deepseek-R1 Distill Lama-70b

In diesem Abschnitt wird beschrieben, dass der KI-Verhandlungsagent mit Deepseek-R1, Langchain und Stromversorgung aufgebaut wird.

Schritt 1: Bibliotheken importieren

Notwendige Bibliotheken importieren: Strom für die Benutzeroberfläche, Langchain für die KI -Verarbeitung und dotenv für das Umgebungsvariablenmanagement.

 <code>import os import streamlit as st from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain from langchain_groq import ChatGroq from dotenv import load_dotenv</code>

Schritt 2: Laden der COQ -API -Taste

Laden Sie die COQ -API -Taste aus der .env -Datei. Behandeln Sie fehlende Schlüsselfehler.

 <code>load_dotenv() groq_api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY") if not groq_api_key: st.error("Groq API Key not found in .env file") st.stop()</code>

Schritte 3-9: (optimistische Schnittstelle, Seitenleiste, Benutzeranweisungen, Eingabeaufforderung Vorlage, LLM-Lade-, Benutzereintragserfassung, Strategieerzeugung) Diese Schritte entsprechen funktional dem Original, aber der Wortlaut und die Struktur wurden für verbesserte Klarheit und Übersicht leicht verändert. Der Code bleibt weitgehend gleich.

Zusammenfassung

Der von Deepseek-R1 betriebene KI-Verhandlungsagent bietet datengesteuerte Erkenntnisse zur Verbesserung der Verhandlungsergebnisse. Es unterstützt verschiedene Verhandlungstypen und bietet Gegenbekämpfung, Risikobewertungen und Vertrauensbewertungen und hilft den Benutzern dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Agent nutzt Deepseek-R1, Langchain und Stromversorgung für eine effiziente Verarbeitung und eine benutzerfreundliche Schnittstelle.

Schlüsselpunkte

• Die App -Analysen für Angebote und Einschränkungen, um intelligente Gegenbeachtungen vorzuschlagen.
• Es unterstützt verschiedene Verhandlungsszenarien.
• Die KI bewertet die Wahrscheinlichkeit von Erfolg und potenziellen Risiken.
• Benutzer bieten ihre Angebote und Einschränkungen für maßgeschneiderte Strategien an.
• Deepseek R1, Langchain und Streamlit ermöglichen eine schnelle Verarbeitung und umsetzbare Strategien.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was macht die Funktion load_LLM() ? Es initialisiert das Deepseek R1 -Modell mithilfe der Chatgroq -API und gibt einen LLM zur Verarbeitung von Benutzereingaben zurück.

Q2. Was ist der Zweck von PromptTemplate ? Es strukturiert die Eingabeaufforderung an die KI, um sicherzustellen, dass alle notwendigen Verhandlungsdetails erhältlich sind.

Q3. Warum wird der API -Schlüssel in einer .env -Datei gespeichert? Dies schützt den sensiblen API -Schlüssel vor der Exposition im Code.

Q4. Wie behandelt die App die fehlenden Benutzereingaben? Vor der Einreichung werden Eingangsfelder bestätigt und eine Fehlermeldung angezeigt, wenn Felder unvollständig sind.

(Hinweis: Bild -URLs bleiben unverändert.)

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