Wikipedia-tool

Je kunt moeiteloos met elke Wikipedia-pagina chatten met behulp van AI Agents. Verander uren onderzoek in naadloos chatten. De Agent doorzoekt heel Wikipedia, geeft je beknopte antwoorden en linkt de bronnen.

Wat is de Wikipedia-tool

De Wikipedia-toolcomponent stelt je in staat te chatten met elk Wikipedia-artikel. Een AI-agent zoekt wikipedia.org-artikelen die bij je vraag passen. Vervolgens identificeert hij de belangrijkste punten en geeft een samengevatte versie van het artikel terug. Als dat niet genoeg is, kun je blijven chatten met de bot om meer te leren over het onderwerp of naadloos over te schakelen naar andere gerelateerde onderwerpen.

Invoer

• tool_description: Een veld om de tool te beschrijven voor het begrip van de agent. Dit beïnvloedt de werking niet, maar kan het redeneervermogen van de agent verbeteren.
• tool_name: Identificatie voor de tool, handig bij het beheren van meerdere tools in een agent-gebaseerde workflow.
• verbose: Bepaalt de mate van detail in de output, nuttig voor het debuggen of het volgen van de acties van de component.

Uitvoer

• tool: De belangrijkste output van deze component is een Tool-object dat binnen je workflow kan worden gebruikt, meestal via een agent of orkestratielogica.

Wanneer gebruik je de Wikipedia-tool

Deze component is ideaal wanneer je AI-proces het volgende vereist:

• Directe toegang tot een breed scala aan algemene kennis.
• Aanvullende informatie om gebruikersvragen nauwkeurig te beantwoorden.
• Feitelijke gegevens voor contextbewuste antwoorden of besluitvorming.

Voorbeeldtoepassingen

• Chatbots die gebruikersvragen beantwoorden over historische figuren of gebeurtenissen.
• AI-assistenten die definities of uitleg van termen geven.
• Geautomatiseerde onderzoekstools die achtergrondinformatie over bedrijven of locaties verzamelen.

Belangrijkste kenmerken

• Eenvoudige integratie: Past naadloos in AI-workflows als modulaire component.
• Flexibele configuratie: Biedt beschrijvende velden voor het begrip van de agent en optionele uitgebreide output.
• Betrouwbare databron: Maakt gebruik van Wikipedia, een breed vertrouwde en continu bijgewerkte informatiebron.

Hoe gebruik je de Wikipedia-tool

Deze component werkt met een autonome AI-agent. AI Agents zijn computerprogramma’s die zelfstandig taken kunnen uitvoeren en beslissingen nemen. De Agents observeren hun omgeving en ondernemen actie op basis van hun unieke programmering, kennis en doelen.

De tool geeft de AI-agent de platte-tekstinhoud van het artikel. Terwijl een gemiddeld Wikipedia-artikel ongeveer 500-800 woorden bevat, gaan sommige pagina’s tot wel 100.000 woorden of meer. Daarom zal de Agent de belangrijkste punten identificeren en je een geparafraseerde samenvatting van het artikel van 500 woorden geven.

Als je meer informatie nodig hebt, vraag het gewoon aan de bot. Het is net alsof je chat met een deskundige vriend. De bot zal dieper op het onderwerp ingaan, verschillende artikelen combineren of naadloos overschakelen naar gerelateerde onderwerpen.

Hoe verbind je de Wikipedia-tool met je Flow

Laten we een eenvoudige Wikipedia-chatbot maken. Dankzij het gebruik van een AI-agent is de Flow super simpel en bevat slechts een paar componenten:

• Voeg Chat Input en AI Agent toe.
• Verbind de invoer met de Agent.
• Verbind de Wikipedia-tool met de Tool handle van de AI Agent.
• Verbind Chatgeschiedenis zodat eerdere berichten toekomstige antwoorden kunnen beïnvloeden. Dit is optioneel en kost meer tokens, maar is nodig als je vervolgvragen wilt stellen.
• Je bent klaar om de tekstoutput van de Agent naar de chat te sturen.

Voel je vrij te experimenteren en de Flow uit te breiden. Je kunt meer zoektools en Knowledge Retrievers toevoegen om de bot tot een waar informatiekrachtpatser te maken. Speel met het doel en de achtergrond van de Agent om het gewenste resultaat te bereiken.

Wikipedia-tool in actie

Hieronder heb ik besloten de chatbot te vragen naar Retrieval-augmented Generation, RAG. De technologie die FlowHunt gebruikt om informatie uit actuele bronnen te zoeken en op te halen, in plaats van hiervoor getraind te hoeven worden. Zelfs de Wikipedia-tool zelf werkt volgens het principe van RAG:

Het eerste antwoord legt uit wat RAG is en waarvoor het wordt gebruikt. Stel dat je meer wilt weten over het proces achter RAG. Je kunt eenvoudig een vervolgvraag stellen.

Ik heb de Agent zo ingesteld dat hij altijd de gebruikte bronnen linkt. In het tweede antwoord zien we dat, naast het gebruik van hetzelfde artikel over RAG, er ook informatie uit een artikel over Vector Databases is gehaald.

Let op: Wil je weten waar de Flow de informatie vandaan haalt? Geef de AI Agent dan simpelweg de opdracht om altijd de bronnen te linken door dit in zijn doel op te nemen.