FlyCode IT Решения

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.

IT решения FlyCode

Умная система для медицинской практики

IT-решение для маркетинга клиники

Телемедицина: дополнительный доход для вашей клиники

IT решение по мониторингу пациентов и продаже дополнительных услуг

Умный AI-ассистент для вашей клиники

AI инструменты работы с пациентом медицинское будущее здесь и сейчас

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

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…

  • Эффективное использование SQL баз данных с Python для бизнеса

    Практические бизнес-решения с использованием SQL и Python Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование SQL баз данных с Python позволяет компаниям эффективно управлять данными, автоматизировать процессы и принимать обоснованные решения. Это приводит…

  • Создание системы RAG с использованием FAISS и открытых LLM

    Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это методология, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLMs), сочетая их креативные навыки генерации с точностью фактической информации из систем поиска. Это решение помогает…