Wieloźródłowy Generator Odpowiedzi AI: Opis Workflow

Ten workflow tworzy zaawansowanego chatbota AI, który odpowiada na pytania użytkowników, korzystając z informacji pochodzących z wielu źródeł w czasie rzeczywistym, takich jak Google Search, Reddit, Wikipedia, StackExchange, PubMed, Arxiv, YouTube oraz dowolny podany adres URL. Jego głównym celem jest dostarczanie dokładnych, aktualnych odpowiedzi wraz z linkami do oryginalnych źródeł, co czyni go potężnym asystentem do badań naukowych, nauki i ogólnego wyszukiwania informacji.

Doświadczenie użytkownika

Po otwarciu interfejsu czatu użytkownik jest witany przyjazną wiadomością powitalną oraz kilkoma przykładowymi pytaniami przedstawionymi jako klikalne przyciski. Przykładowo:

• Jaka jest sekwencja aminokwasów ludzkiej albuminy krwi?
• Kim jest Napoléon?
• Co jest teraz popularne na Reddicie?

Użytkownik może kliknąć którykolwiek z tych przycisków, aby zobaczyć przykładowe interakcje, lub wpisać własne pytanie w polu czatu.

Struktura workflow

Workflow składa się z kilku połączonych komponentów, które współdziałają w następujący sposób:

Lista połączonych źródeł danych i narzędzi

Agent AI może korzystać z następujących źródeł i API:

• Google Search: Pobiera adresy URL i treści z Internetu.
• Reddit: Wyszukuje popularne posty i dyskusje.
• Wikipedia: Pobiera podsumowania dla zapytań ogólnych.
• StackExchange: Odpowiada na pytania programistyczne i techniczne.
• Arxiv: Wyszukuje artykuły naukowe i badania.
• PubMed: Pobiera literaturę biomedyczną i zdrowotną.
• YouTube: Wyszukuje odpowiednie filmy wideo.
• URL Retriever: Ekstrahuje treść z dowolnego podanego przez użytkownika adresu URL.

Jak działa workflow

1. Inicjalizacja: Po otwarciu czatu wyświetlane są przykładowe pytania dla wygody użytkownika.
2. Zapytanie użytkownika: Użytkownik może kliknąć przykładowy przycisk lub wpisać własne pytanie.
3. Przetwarzanie przez Agenta AI: Główny Agent AI odbiera pytanie i, w zależności od jego charakteru, automatycznie wybiera odpowiednie źródła/narzędzia do pozyskania informacji.
4. Agregacja danych: Agent zbiera wyniki z jednego lub kilku źródeł (np. Wikipedia dla historii, PubMed dla medycyny, StackExchange dla kodu itd.).
5. Generowanie odpowiedzi: AI syntetyzuje zwięzłą, informacyjną odpowiedź i dołącza linki do oryginalnych źródeł.
6. Wyświetlenie: Odpowiedź jest prezentowana użytkownikowi w interfejsie czatu.

Agent jest specjalnie instruowany, aby odpowiadać wyłącznie na pytania i zawsze dołączać linki do źródeł, zapewniając przejrzystość i możliwość weryfikacji.

Korzyści dla skalowania i automatyzacji

• Odpowiedzi w czasie rzeczywistym, zawsze aktualne: Dzięki pozyskiwaniu informacji na żywo z Internetu chatbot unika przestarzałej wiedzy typowej dla statycznych modeli AI.
• Szeroki zakres tematyczny: Od nauki po ogólną wiedzę – chatbot radzi sobie z szerokim wachlarzem zapytań dzięki integracji wielu narzędzi.
• Automatyzacja: Agent AI samodzielnie decyduje, z których źródeł skorzystać, eliminując ręczne poszukiwania.
• Efektywność badań: Użytkownicy oszczędzają czas, otrzymując syntetyczne, poparte źródłami odpowiedzi z wielu platform w jednym miejscu.
• Skalowalność: Modułowa konstrukcja umożliwia łatwe dodawanie nowych źródeł danych lub wyspecjalizowanych narzędzi bez przebudowy całego workflow.

Przykładowe przypadki użycia

• Studenci lub naukowcy potrzebujący szybkich odpowiedzi z referencjami.
• Programiści szukający rozwiązań programistycznych lub fragmentów kodu.
• Każdy, kto chce śledzić aktualne trendy lub opinie ekspertów z forów takich jak Reddit czy StackExchange.
• Profesjonaliści medyczni lub pasjonaci poszukujący literatury biomedycznej (przez PubMed).
• Ogół społeczeństwa pragnący zweryfikować fakty z zaufanych źródeł.

Schemat głównego przepływu

1. Otwarcie czatu
   ↓
   Wyświetlenie przykładowych pytań
   ↓
   Użytkownik zadaje pytanie (wpis lub przycisk)
   ↓
   Agent AI odbiera zapytanie
   ↓
   Wybiera i odpytuje zewnętrzne źródła
   ↓
   Syntetyzuje odpowiedź i dołącza linki do źródeł
   ↓
   Wyświetlenie odpowiedzi użytkownikowi

Podsumowując, ten workflow tworzy wszechstronnego, skalowalnego i zautomatyzowanego asystenta AI, zdolnego do dostarczania wysokiej jakości, popartych źródłami odpowiedzi, dzięki wykorzystaniu różnorodnych, aktualnych źródeł danych. Znacznie usprawnia to badania, naukę i produktywność użytkowników z różnych dziedzin.