FlyCode IT Решения

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


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

  • 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…

  • MemQ: Революция в ответах на вопросы к графам знаний с использованием технологий памяти

    Введение в применение искусственного интеллекта в бизнесе Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, автоматизируя задачи и улучшая взаимодействие с клиентами. Одним из новейших методов является MemQ, который помогает повысить точность и читаемость…

  • ByteDance представляет DAPO: Открытая система обучения с подкреплением для больших языковых моделей

    Внедрение DAPO для трансформации бизнеса Для повышения эффективности бизнеса и улучшения жизни можно использовать достижения в области обучения с подкреплением (RL) и системы DAPO, разработанной для улучшения моделей обработки языка. Вот несколько практических…

  • Открытие NVIDIA: Многоязычные модели речи для бизнеса

    Улучшение глобальной коммуникации с помощью ИИ Введение в многозначное распознавание речи В современном мире способность общаться на разных языках является важной для бизнеса. Инструменты многозначного распознавания речи и перевода помогают преодолевать языковые барьеры.…