Dalam landskap digital hari ini, perniagaan berusaha untuk cara inovatif untuk menyampaikan pengalaman pelanggan yang diperibadikan. Ejen AI adalah kunci untuk mencapai matlamat ini, memahami tingkah laku pelanggan dan menjahit interaksi dalam masa nyata. Artikel ini menerangkan bagaimana ejen AI memperibadikan pengalaman, teknologi asas, dan aplikasi praktikal di pelbagai industri, meningkatkan penglibatan dan kepuasan pelanggan.
Mata Pembelajaran Utama:
Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.
Garis Besar Artikel:
Apakah ejen AI?
Ejen AI adalah program khusus atau model yang direka untuk melaksanakan tugas secara autonomi menggunakan AI, sering meniru pengambilan keputusan, penalaran, dan pembelajaran manusia. Mereka berinteraksi dengan pengguna atau sistem, belajar dari data, menyesuaikan, dan melaksanakan fungsi khusus dalam skop yang ditetapkan (contohnya, sokongan pelanggan, automasi, analisis data).
Tugas dunia nyata jarang satu langkah. Mereka melibatkan langkah -langkah yang saling berkaitan. Contohnya:
Satu perjuangan LLM tunggal dengan pertanyaan yang kompleks. Pelbagai LLM, bertindak sebagai agen AI, memecahkan tugas -tugas kompleks ke dalam subtask yang boleh diurus.
Ciri -ciri utama ejen AI:
Blok bangunan agen AI:
Pelaksanaan Python langkah demi langkah (contoh Starbucks):
Contoh ini menunjukkan membina ejen AI untuk Starbucks untuk draf dan menghantar kempen promosi peribadi yang mengesyorkan 3 kopi berdasarkan keutamaan pelanggan, termasuk lokasi kedai terdekat.
Langkah 1: Pasang dan mengimport perpustakaan:
pip memasang llama-index-core llama-index-pembaca-file-file llama-index-embeddings-openai llama-index-llms-llama-api 'crewai [tools]' llama-index-langchain llama-index-llms-openai langchain Import OS dari ejen import krew, tugas, krew, proses dari krewi_tools import llamaindextool dari llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorstoreIndex dari llama_index.llms.openai import openai dari langchain_openai import chatopenai
Langkah 2: Tetapkan Kunci API Terbuka:
OpenAI_API_KEY = '' # Ganti dengan kunci anda os.environ ['openai_api_key'] = openai_api_key
Langkah 3: Muatkan data (data Starbucks):
pembaca = SimpleDirectoryReader (input_files = ["starbucks.csv"]) docs = reader.load_data ()
(Langkah 4-6: Sama seperti yang asal, tetapi dengan kejelasan dan pemformatan yang lebih baik. Langkah-langkah terperinci ini mewujudkan alat pertanyaan, ejen, tugas, dan krew, diikuti dengan menjalankan sistem dan menganalisis output.)
Langkah 7: Mengotor Pengiriman E -mel (Menggunakan Langchain's GmailToolkit):
Bahagian ini akan memperincikan persediaan kelayakan API Gmail (kelayakan.json), dan penggunaan Gmailtoolkit Langchain untuk mengautomasikan menghantar e -mel yang dihasilkan. Ini memerlukan menubuhkan Skrin Persetujuan OAuth dan OAuth Client ID dalam projek Google Cloud Platform (GCP) anda, seperti yang diterangkan dalam asal.
Cabaran Ejen AI:
Kesimpulan:
Ejen AI adalah alat yang berkuasa untuk mengautomasikan tugas -tugas yang kompleks dan menyampaikan pengalaman peribadi. Contoh Starbucks menunjukkan bagaimana sistem multi-agen dapat mewujudkan kempen pemasaran yang sangat disasarkan. Walau bagaimanapun, cabaran yang berkaitan dengan konteks, kestabilan, dan penggunaan sumber perlu ditangani.
Kunci Takeaways: (Ringkas versi asal)
Soalan Lazim: (Ringkas Versi Asal)
(Kapsyen imej kekal tidak berubah dan dimasukkan ke dalam format asalnya.)
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan ejen AI untuk mencipta pengalaman pelanggan yang disesuaikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!