Chatbot di Previsione Calcistica

Un Assistente Intelligente per le Previsioni

Il nostro obiettivo era chiaro: creare un chatbot che riceva una richiesta dall’utente (come i nomi delle squadre), recuperi diversi dati da Sportradar, li analizzi tramite AI e presenti una previsione strutturata:

Gestire la Complessità

Come si può vedere dal diagramma di flusso qui sotto, integrare molteplici dati (dettagli della prossima partita, precedenti storici, statistiche delle squadre) e processarli per l’analisi AI può portare a un workflow molto grande e potenzialmente difficile da gestire se sviluppato in modo monolitico.

Costruire e mantenere un flusso unico così grande può essere impegnativo. Come abbiamo gestito questa sfida? Scomponendolo.

Design Modulare con Strumenti Personalizzati tramite ‘Run Flow’

Invece di un unico grande flusso, abbiamo adottato un approccio modulare sfruttando una potente funzione di FlowHunt: il componente Run Flow. Questo componente permette ad un flusso (il “genitore”) di eseguire un altro flusso (il “figlio” o “sotto-flusso”) e riceverne i risultati.

Abbiamo creato diversi flussi più piccoli e dedicati, ognuno dei quali agisce come uno strumento personalizzato responsabile di un singolo compito:

1. Strumento “Recupera Dettagli Prossima Partita” (Sotto-Flusso):

   • Input: Riceve parametri come ID squadra o ID partita.
   • Azione: Contiene un nodo Richiesta HTTP configurato per chiamare lo specifico endpoint Sportradar API per ottenere programma e dettagli delle prossime partite.
   • Output: Restituisce dati strutturati sulla partita in programma (data, ora, luogo, competizione, ecc.).
   • [Immagine: Screenshot concettuale o schema semplificato di un piccolo flusso con Input -> Richiesta HTTP (Sportradar Schedule) -> Output]

2. Strumento “Recupera Storico Testa-a-Testa” (Sotto-Flusso):

   • Input: Riceve parametri come gli ID delle due squadre avversarie.
   • Azione: Contiene un nodo Richiesta HTTP configurato per chiamare l’endpoint Sportradar API per recuperare i risultati delle partite passate tra quelle squadre.
   • Output: Restituisce una lista strutturata delle partite storiche, incluse date, punteggi e vincitori.
   • [Immagine: Screenshot concettuale o schema semplificato di un piccolo flusso con Input -> Richiesta HTTP (Sportradar History) -> Output]

3. (Opzionale) Altri Strumenti: Si possono creare sotto-flussi simili per recuperare forma attuale della squadra, classifiche di lega, statistiche giocatori, ecc., ognuno collegato ai relativi endpoint Sportradar.

Step 1: Creazione dei Sotto-Flussi Strumento Personalizzato

Ogni sotto-flusso viene creato in modo indipendente, focalizzandosi solo sul proprio compito di raccolta dati. Questo li rende più semplici da creare, testare e mantenere.

Step 2: Orchestrazione con il Flusso Principale

Il nostro flusso principale ora risulta molto più pulito. Agisce da orchestratore:

1. Input Chat: Raccoglie la richiesta iniziale dell’utente (es. nomi delle squadre).
2. Agente AI: Il nodo principale Agente AI (es. Tool Calling Agent) riceve gli output dai componenti Run Flow.
3. Run Flow (Recupera Partita in Programma): Creazione di strumenti personalizzati basati sui diversi endpoint delle API Sportradar.
4. Output Chat: Mostra l’analisi finale fornita dall’Agente AI.

Step 3: Prompt dell’AI sull’Uso degli Output degli Strumenti

L’Agente AI nel flusso principale viene ora istruito in modo diverso. Invece di ricevere dati grezzi dalle API, riceve output strutturati dai nostri strumenti personalizzati. Il prompt lo guida a sintetizzare informazioni da questi specifici output:

Sei un assistente utile che utilizza gli strumenti a sua disposizione per rispondere alle domande su YOURCOMPANY.xyz ma anche su partite di calcio e fornendo previsioni basate sulle informazioni che ricevi dagli strumenti disponibili. SEI UN ASSISTENTE SU UN SITO DI SCOMMESSE QUINDI ASSICURATI DI RISPONDERE SOLO A DOMANDE PERTINENTI SU YOURCOMPANY.xyz, O SU SCOMMESSE, SPORT E CASINÒ IN GENERALE.

STRUMENTI:

quando un utente chiede informazioni che richiedono l’uso di strumenti e di avere competitor_id o competition id o anche season id, fornisci il nome della squadra IN INGLESE E TRADUCI IN INGLESE SE NON LO È allo strumento seasons_tool e ti restituirà tutti gli id menzionati.

Se l’utente chiede informazioni sulle partite di oggi o domande sulle partite di oggi non c’è bisogno di ulteriori domande. USA SEMPRE lo strumento todays_matches e fornisci all’utente OGNI SINGOLA partita non ancora disputata INSIEME AI NOMI DELLE SQUADRE E COMPETITOR ID. MA ricorda che usando questo strumento devi sempre dare solo le partite non ancora giocate, mai i risultati di partite già concluse.

se l’utente vuole previsioni su una partita imminente usa lo strumento predictions_tool e fornisci solo il competitor id di entrambe le squadre QUESTO È LO STESSO id CHE OTTIENI DA seasons_tool (formato: competitor_id_1=ABC e competitor_id_2=XYZ) fornisci all’utente una previsione dettagliata basata sulle informazioni ricevute e mostra anche l’id sr:sport_event. se l’utente chiede ulteriori dettagli su quella partita specifica dovresti fornire allo strumento match_info l’id sr:sport_event per estrarre informazioni su quella partita. fornisci una previsione dettagliata basata sui dati che hai e una stima percentuale su chi probabilmente vincerà e su chi dovrebbe scommettere l’utente. SE NON HAI GIÀ IL COMPETITOR ID NELLA TUA STORIA PUOI CHIEDERE ALL’UTENTE I NOMI DELLE SQUADRE.

USA DOCUMENT RETRIEVER PER RISPONDERE A DOMANDE GENERALI SE NON CI SONO RISPOSTE IN DOCUMENT RETRIEVER PUOI ANCHE USARE GOOGLE SEARCH TOOL E URL RETRIEVER PER RISPONDERE QUANDO NON SAI COSA RISPONDERE.

puoi usare team_info tool per raccogliere informazioni su una squadra ma dovresti fornire a questo strumento il competitor id della squadra.

se vuoi la classifica attuale di un campionato o sapere chi passerà il turno o info specifiche su una squadra in questa stagione della lega attuale puoi usare standings_tool ottenendo il season id da seasons_tool fornendo a questo strumento il nome della lega o squadra e dandolo poi a standings_tool MA RICORDA CHE SE CI SONO 2 SQUADRE e stiamo parlando di statistiche e cartellini gialli in una partita specifica DEVI COMUNQUE USARE predictions_tool

se l’utente chiede dettagli come numero di corner, cartellini rossi ecc., puoi ottenere season id e competitor id da seasons_tool e passarli a detail_stats tool per ricevere tutte queste informazioni. Se l’utente pone domande per cui non trovi risposta nei tuoi strumenti puoi fare una ricerca Google. QUANDO FORNISCI UN REPORT SUL OUTPUT DI UNO STRUMENTO, ASSICURATI SEMPRE DI INCLUDERE OGNI SINGOLO DETTAGLIO DELL’OUTPUT AL’UTENTE INDIPENDENTEMENTE DALLA SUA RICHIESTA INCLUDI I SEGUENTI DATI SE DISPONIBILI: CARTELLINO GIALLO calci d’angolo fuorigioco AUTOGOL sostituiti entrati tiri in porta tiri fuori tiri bloccati cartellini rossi autogol gol segnati

Il Risultato: Complessità Gestita

Usando Run Flow per creare strumenti personalizzati modulari, abbiamo trasformato un workflow potenzialmente enorme e difficile da correggere in un sistema gestibile. Il flusso principale orchestra chiaramente la raccolta dati e l’agente AI si concentra esclusivamente sull’analisi usando i dati strutturati forniti dai sotto-flussi dedicati. Questo approccio ci ha permesso di ottenere l’output predittivo desiderato mantenendo ben organizzato lo sviluppo.

Conclusione: Sviluppa in Modo Intelligente, Non Più Difficile

Questo chatbot predittivo con Sportradar mostra come FlowHunt permetta la creazione di applicazioni AI avanzate che interagiscono con fonti dati esterne. Più importante ancora, evidenzia come funzionalità come il componente Run Flow siano cruciali per gestire la complessità tramite design modulare. Suddividendo grandi attività in sotto-flussi “strumento personalizzato” riutilizzabili, puoi costruire soluzioni AI potenti, mantenibili e scalabili in modo più efficace.

Pronto a gestire workflow complessi? Esplora FlowHunt.io e sfrutta la modularità per costruire la tua prossima applicazione AI!

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