Пошаговое руководство по созданию AI-резюмера новостей с использованием Streamlit, Groq и Tavily

 Step by Step Guide on How to Build an AI News Summarizer Using Streamlit, Groq and Tavily

Введение

В этом руководстве мы создадим продвинутого новостного агента на основе ИИ, который будет искать последние новости по заданной теме и подводить итоги. Этот агент следует структурированному рабочему процессу:

  • Поиск: Генерация релевантных поисковых запросов и сбор информации из интернета.
  • Написание: Извлечение и составление сводок новостей из собранной информации.
  • Анализ: Критика сводок, проверка фактической корректности и предложение улучшений.
  • Улучшение: Совершенствование сводок на основе критики.
  • Генерация заголовков: Создание соответствующих заголовков для каждой сводки новостей.

Для повышения удобства мы также создадим простой интерфейс с помощью Streamlit.

Настройка окружения

Начнем с настройки переменных окружения, установки необходимых библиотек и импорта зависимостей:

Установка необходимых библиотек

Выполните команду для установки необходимых библиотек:

pip install langgraph langchain-groq tavily-python streamlit

Импорт библиотек и установка API ключей

Импортируйте библиотеки и установите ключи API для использования сервисов.

Определение состояния агента

Агент сохраняет информацию о состоянии на протяжении всего рабочего процесса:

  • Тема: Тема, по которой пользователь хочет получить последние новости.
  • Черновики: Первые версии сводок новостей.
  • Контент: Исследовательский контент, извлеченный из результатов поиска.
  • Критика: Критика и рекомендации, сгенерированные на этапе анализа.
  • Улучшенные сводки: Обновленные сводки новостей после внесения предложений.
  • Заголовки: Заголовки, сгенерированные для каждой статьи.

Определение промптов

Мы определяем промпты для каждой фазы рабочего процесса агента.

Структурирование запросов и новостей

Используем Pydantic для определения структуры запросов и новостей, что позволяет нам точно настраивать выходные данные.

Реализация ИИ-агентов

Мы реализуем несколько узлов для работы агента:

  1. Узел поиска: Генерирует поисковые запросы и извлекает релевантный контент.
  2. Узел написания: Извлекает сводки новостей из полученного контента.
  3. Узел анализа: Критически оценивает сгенерированные сводки.
  4. Узел улучшения: Улучшает сводки на основе критики.
  5. Узел генерации заголовков: Генерирует краткие заголовки для каждой сводки новостей.

Создание пользовательского интерфейса с помощью Streamlit

Мы создаем приложение Streamlit для взаимодействия с пользователем. Вводите запрос, и агент предоставит сводки новостей.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели процесс создания новостного агента на основе ИИ с простым интерфейсом Streamlit. Вы можете улучшать этот проект, добавляя новые функции.

Практические решения и ценность

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, изучите, как ИИ может изменить ваши процессы. Определите, где можно применять автоматизацию и какие KPI вы хотите улучшить, внедряя ИИ.

Начните с небольших проектов, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе опыта.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…