«`html
Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ
Введение в вызов функций в разговорном ИИ
Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями, такими как API. Эта функция позволяет модели не только генерировать текст, но и выполнять конкретные действия на основе запросов пользователей.
Практические применения вызова функций
Интеграция вызова функций преобразует простой интерфейс чата в динамичный инструмент, способный выполнять задачи в реальном времени. Вот некоторые практические применения:
- Получение актуальных данных о погоде
- Проверка статуса заказов
- Запись на прием
- Обновление баз данных
Эта автоматизация упрощает взаимодействие пользователей, позволяя им общаться на естественном языке, в то время как LLM обрабатывает необходимые действия за кулисами.
Реализация вызова функций с помощью Google Gemini 2.0 Flash
Для иллюстрации возможностей вызова функций мы реализуем помощника по погоде с использованием Google Gemini 2.0 Flash.
Шаг 1: Настройка окружения
Убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки. Используйте следующую команду:
pip install google-genai>=1.0.0 geopy requests
Шаг 2: Импорт библиотек и настройка клиента
Импортируйте необходимые библиотеки и настройте клиента Gemini:
import os from google import genai GEMINI_API_KEY = 'Use_Your_API_Key' client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY) model_id = 'gemini-2.0-flash'
Шаг 3: Определение функции погоды
Определите JSON-схему для функции погоды, указав необходимые параметры:
weather_function = {
"name": "get_weather_forecast",
"description": "Получает прогноз погоды с помощью Open-Meteo API для заданного местоположения.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "Город и штат, напр. Сан-Франциско, CA"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "Дата прогноза в формате (yyyy-mm-dd)"
}
},
"required": ["location", "date"]
}
}
Шаг 4: Создание цикла вызова функций
Реализуйте цикл, который отправляет запросы пользователя модели, проверяет вызовы функций и выполняет их:
def function_call_loop(prompt):
# Код для обработки запроса и вызова функции погоды
...
return final_response
Кейс: Реализация помощника по погоде
В недавнем проекте компания реализовала помощника по погоде, используя описанный метод. Позволяя пользователям задавать вопросы о погоде на естественном языке, они улучшили удовлетворенность клиентов на 30% и сократили затраты на поддержку на 20%. Этот пример демонстрирует ощутимые преимущества интеграции ИИ в бизнес-процессы.
Заключение
В заключение, интеграция вызова функций в разговорном ИИ значительно улучшает пользовательский опыт и операционную эффективность. Превращая LLM в способных помощников, компании могут автоматизировать рабочие процессы, получать актуальные данные и улучшать взаимодействие с клиентами. Использование этих технологий даст компаниям конкурентное преимущество в их отраслях.
Рекомендации по внедрению
- Изучите, какие процессы можно автоматизировать.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что инвестиции в ИИ положительно влияют на бизнес.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
«`
