Фреймворк Phidata для создания автономных помощников с долгосрочной памятью, контекстуальными знаниями и возможностью действий через вызов функций.

 Phidata: An AI Framework for Building Autonomous Assistants with Long-Term Memory, Contextual Knowledge and the Ability to Take Actions Using Function Calling






Phidata: An AI Framework for Building Autonomous Assistants

Phidata: Фреймворк ИИ для создания автономных ассистентов

В современном мире бизнес и частные лица тяжело полагаются на искусственный интеллект, в частности на большие языковые модели (LLM), чтобы помочь с различными задачами. Однако у этих моделей есть значительные ограничения. Одной из основных проблем является их неспособность запоминать долгосрочные разговоры, что затрудняет предоставление последовательных и контекстно-осознанных ответов. Кроме того, LLM не могут выполнять действия, такие как отправка электронных писем или запросы к базам данных самостоятельно, что ограничивает их полезность.

Решение проблемы

В настоящее время существуют некоторые частичные решения этих проблем. Например, определенные приложения ИИ временно сохраняют историю разговоров, но эти данные часто теряются после завершения сеанса, что приводит к повторяющимся и разрозненным взаимодействиям. Другие инструменты могут извлекать данные из API или баз данных, но часто требуют ручного вмешательства или обширных знаний программирования для настройки и поддержания. Эти существующие решения не обеспечивают безупречного и автономного опыта.

Встречайте Phidata – новый фреймворк, разработанный для создания автономных ассистентов, преодолевающих ограничения традиционных LLM за счет интеграции долгосрочной памяти, контекстуальных знаний и действенных инструментов. Эти ассистенты не только способны вести расширенные разговоры, но и выполнять задачи автономно путем взаимодействия с внешними системами.

Работа Phidata

Phidata работает путем сохранения истории чатов в базе данных, что позволяет ассистентам сохранять долгосрочную память и предоставлять контекстуально значимые ответы. Он также использует векторную базу данных для хранения информации, обеспечивая ассистентам глубокое понимание контекстов, специфичных для бизнеса. Кроме того, Phidata позволяет ассистентам выполнять действия, такие как извлечение данных из API, отправка электронных писем или запросы к базам данных путем вызова конкретных функций. Это сочетание памяти, знаний и инструментов делает этих ассистентов более способными и универсальными.

Примеры использования

Phidata предоставляет несколько примеров, чтобы продемонстрировать свои возможности. Например, он может создать искусственный интеллект, способный генерировать подробные инвестиционные отчеты, анализируя данные из различных источников. Он также может писать новостные статьи или резюмировать видеоролики на YouTube, используя свои расширенные языковые возможности. Это подчеркивает потенциал Phidata изменить способы использования ИИ бизнесом, упрощая автоматизацию сложных задач и повышая производительность.

Заключение

Phidata решает значительные ограничения существующих языковых моделей путем интеграции долгосрочной памяти, контекстуальных знаний и действенных инструментов в единый фреймворк. Это позволяет создавать более интеллектуальных автономных ассистентов, способных выполнять широкий спектр задач независимо. С Phidata бизнесы могут разрабатывать ИИ-продукты, которые более отзывчивы, эффективны и адаптированы к их специфическим потребностям.

Получите консультацию и внедрите ИИ в свой бизнес

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Phidata: An AI Framework for Building Autonomous Assistants with Long-Term Memory, Contextual Knowledge and the Ability to Take Actions Using Function Calling .

Ключевые шаги

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Получите консультацию

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на телеграм

Попробуйте ИИ ассистент в продажах

Попробуйте ИИ ассистент в продажах от Flycode.ru. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru


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

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • 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…