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

  • 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…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…

  • Современные решения для оценки позы человека в бизнесе

    Бизнес-решения: Продвинутая оценка позы человека Введение в оценку позы человека Оценка позы человека — это инновационная технология, которая преобразует визуальную информацию в практические данные о движении человека. Используя такие модели, как MediaPipe, компании…

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…

  • Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Прорыв в моделях визуального языка

    Практические бизнес-решения с использованием Qwen2.5-VL-32B-Instruct Модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и реальной жизни. Вот несколько шагов для ее внедрения: 1. Определите возможности автоматизации Анализируйте текущие процессы, чтобы найти задачи, где…

  • Извлечение Структурированных Данных с Помощью ИИ

    Практические бизнес-решения на основе извлечения структурированных данных с помощью ИИ Введение Использование ИИ для извлечения структурированных данных может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Данная инструкция поможет вам внедрить ИИ-технологии, такие как…

  • Космос-Reason1: Новые горизонты в физическом ИИ

    Введение в Cosmos-Reason1: Прорыв в физическом ИИ Недавние исследования ИИ от NVIDIA представляют Cosmos-Reason1 — мультимодальную модель, предназначенную для улучшения способности ИИ рассуждать в физических средах. Это достижение критически важно для таких приложений,…

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • 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.…