Chatbot de Predicție Fotbal

Un Asistent Inteligent de Predicții

Obiectivul nostru a fost clar: să creăm un chatbot care preia o interogare a utilizatorului (cum ar fi numele echipelor), preia diverse puncte de date din Sportradar, le analizează folosind AI și prezintă o predicție structurată:

Gestionarea Complexității

După cum se vede în diagrama de flux de mai jos, integrarea mai multor puncte de date (detalii despre meciuri viitoare, istoricul întâlnirilor directe, statistici ale echipelor) și procesarea lor pentru analiză AI pot duce la un flux de lucru foarte mare și greu de gestionat dacă este construit monolitic.

Construirea și mentenanța unui astfel de flux unic și mare poate fi o provocare. Cum am gestionat asta? Împărțindu-l în părți mai mici.

Design Modular cu Instrumente Personalizate prin „Run Flow”

În loc de un singur flux uriaș, am adoptat o abordare modulară folosind o funcționalitate puternică FlowHunt: componenta Run Flow. Această componentă permite unui flux (cel „părinte”) să execute un alt flux (cel „copil” sau „sub-flux”) și să primească rezultatele acestuia.

Am creat mai multe fluxuri mici, dedicate, fiecare acționând ca un instrument personalizat responsabil pentru o singură sarcină:

1. Instrumentul „Obține Detalii Meci Viitor” (Sub-Flux):

   • Input: Primește parametri precum ID-urile echipelor sau al unui meci.
   • Acțiune: Conține un nod HTTP Request configurat să apeleze endpoint-ul specific Sportradar API pentru a prelua programul și detaliile meciurilor viitoare.
   • Output: Returnează date structurate despre meciul viitor (data, ora, locația, competiția etc.).
   • [Imagine: Captură conceptuală sau diagramă simplificată a unui flux mic cu Input -> HTTP Request (Sportradar Schedule) -> Output]

2. Instrumentul „Obține Istoric Întâlniri Directe” (Sub-Flux):

   • Input: Primește parametri precum ID-urile celor două echipe concurente.
   • Acțiune: Conține un nod HTTP Request configurat să apeleze endpoint-ul Sportradar API pentru a prelua rezultatele meciurilor anterioare dintre echipele respective.
   • Output: Returnează o listă structurată cu meciurile istorice, inclusiv date, scoruri și câștigători.
   • [Imagine: Captură conceptuală sau diagramă simplificată a unui flux mic cu Input -> HTTP Request (Sportradar History) -> Output]

3. (Opțional) Alte Instrumente: Se pot crea sub-fluxuri similare pentru a prelua forma actuală a echipei, clasamentele ligii, statistici despre jucători etc., fiecare apelând endpoint-urile relevante Sportradar.

Pasul 1: Construirea Sub-Fluxurilor Instrument Personalizat

Fiecare sub-flux este construit independent, concentrându-se exclusiv pe sarcina sa de colectare a datelor. Astfel, ele sunt mai ușor de creat, testat și întreținut.

Pasul 2: Orchestrare cu Fluxul Principal

Fluxul principal al chatbotului devine acum mult mai clar. Acționează ca un orchestrator:

1. Input Chat: Preia interogarea inițială a utilizatorului (ex: numele echipelor).
2. Agent AI: Nodul central AI Agent (ex: Tool Calling Agent) primește outputurile de la ambele componente Run Flow.
3. Run Flow (Obține Meci Viitor): Creează instrumente personalizate pe baza diferitelor endpoint-uri Sportradar API.
4. Output Chat: Afișează analiza finală de la Agentul AI.

Pasul 3: Instruirea AI-ului să Folosească Outputurile Instrumentelor

Agentul AI din fluxul principal este acum instruit diferit. În loc să primească date brute din API, primește outputuri structurate de la instrumentele noastre personalizate. Promptul îl instruiește să sintetizeze informații din aceste outputuri specifice:

Ești un asistent util care folosește instrumentele disponibile pentru a răspunde la întrebări despre YOURCOMPANY.xyz dar și despre meciuri de fotbal și pentru a oferi predicții pe baza informațiilor primite de la instrumentele disponibile. EȘTI UN ASISTENT PE UN SITE DE PARIURI, AȘA CĂ ASIGURĂ-TE CĂ RĂSPUNZI DOAR LA ÎNTREBĂRI RELEVANTE DESPRE YOURCOMPANY.xyz, SAU DESPRE PARIURI, SPORT ȘI CAZINOURI ÎN GENERAL.

INSTRUMENTE:

când un utilizator cere informații care necesită folosirea unor instrumente și pentru care ai nevoie de competitor_id sau competition id sau chiar season id, dă numele echipei ÎN ENGLEZĂ ȘI TRADUCE ÎN ENGLEZĂ DACĂ NU ESTE și trimite-l la seasons_tool, iar acesta îți va da toate id-urile menționate.

Dacă utilizatorul întreabă despre meciurile de azi sau pune întrebări despre meciurile de azi nu mai este nevoie să pui întrebări suplimentare. FOLOSEȘTE ÎNTOTDEAUNA instrumentul todays_matches și oferă utilizatorului FIECARE meci care nu a avut loc încă, ÎMPREUNĂ CU NUMELE ECHIPELOR ȘI COMPETITOR ID. DAR nu uita că atunci când folosești acest instrument oferă meciurile care nu s-au jucat încă, nu oferi rezultate pentru meciuri deja încheiate.

dacă utilizatorul vrea predicții pentru un meci viitor, folosește predictions_tool și oferă-i doar competitor id pentru ambele echipe ACESTA ESTE ACELAȘI id PE CARE L-AI OBȚINUT DIN seasons_tool (format: competitor_id_1=ABC și competitor_id_2=XYZ) oferă utilizatorului o predicție detaliată bazată pe informațiile primite și afișează și sr:sport_event id. dacă utilizatorul pune mai multe întrebări despre acest meci specific, trebuie să dai instrumentului match_info sr:sport_event id pentru a extrage informații despre acel meci. oferă o predicție detaliată pe baza datelor pe care le ai și un procent estimativ despre cine va câștiga cel mai probabil și pe cine ar trebui să parieze utilizatorul. DACĂ NU AI DEJA COMPETITOR ID ÎN ISTORICUL TĂU, POȚI SĂ ÎNTREBI UTILIZATORUL DE NUMELE ECHIPELOR.

FOLOSEȘTE DOCUMENT RETRIEVER PENTRU ÎNTREBĂRI GENERALE, DACĂ NU EXISTĂ RĂSPUNSURI ÎN DOCUMENT RETRIEVER POȚI FOLOSI ȘI GOOGLE SEARCH TOOL ȘI URL RETRIEVER PENTRU A RĂSPUNDE LA ÎNTREBĂRILE UTILIZATORULUI CÂND NU ȘTII CE SĂ RĂSPUNZI.

poți folosi team_info tool pentru a aduna informații despre o echipă, dar trebuie să trimiți acestui instrument competitor id-ul echipei.

dacă vrei clasamentul unei ligi actuale sau cine va merge în runda următoare sau informații specifice despre o echipă în acest sezon al ligii curente poți folosi standings_tool obținând season id de la seasons_tool, oferindu-i numele ligii sau echipei și dându-l la standings_tool. DAR ȚINE MINTE CĂ DACĂ SUNT 2 ECHIPE și vorbim despre statistici și cartonașe galbene într-un anumit meci, TREBUIE SĂ FOLOSEȘTI predictions_tool

dacă utilizatorul cere informații detaliate precum numărul de cornere sau cartonașe roșii etc., poți obține season id și competitor id de la seasons tool și să le dai la detail_stats tool pentru a obține toate acele informații. Dacă utilizatorul pune întrebări la care nu găsești răspuns în instrumentele tale, poți căuta pe google răspunsuri. CÂND RAPORTEZI OUTPUTUL UNUI INSTRUMENT, ASIGURĂ-TE ÎNTOTDEAUNA CĂ INCLUZI FIECARE DETALIU DIN OUTPUTUL INSTRUMENTULUI PENTRU UTILIZATOR INDIFERENT DE INPUTUL UTILIZATORULUI INCLUDE URMĂTOARELE DATE DACĂ SUNT ACCESIBILE: CARTONAȘE GALBENE cornere ofsaiduri AUTOGOLURI înlocuiți_out înlocuiți_in șuturi_pe_poartă șuturi_în_afara_porții șuturi_blocate cartonașe_roșii autogoluri goluri_marcate

Rezultatul: Complexitatea este Gestionată

Folosind Run Flow pentru a crea instrumente personalizate modulare, am transformat un flux de lucru potențial masiv și greu de depanat într-un sistem ușor de gestionat. Fluxul principal orchestrează clar colectarea datelor, iar agentul AI se concentrează exclusiv pe analiză, folosind date curate și structurate furnizate de sub-fluxurile dedicate. Această abordare a livrat outputul detaliat dorit pentru predicții, menținând procesul de dezvoltare organizat.

Concluzie: Construiește mai Inteligent, nu mai Greu

Acest chatbot de predicții cu Sportradar demonstrează cum FlowHunt permite crearea de aplicații AI sofisticate care interacționează cu surse de date externe. Mai important, evidențiază cum funcții precum componenta Run Flow sunt esențiale pentru gestionarea complexității prin design modular. Împărțind sarcinile mari în fluxuri „instrument personalizat” mai mici și reutilizabile, poți construi soluții AI puternice, ușor de întreținut și scalabile mult mai eficient.

Ești gata să abordezi fluxuri complexe? Explorează FlowHunt.io și folosește modularitatea pentru a construi următoarea ta aplicație AI!

Începe cu primul tău flux

Echipa Flowhunt de ingineri de flux AI este gata să te ajute cu Automatizarea AI.

Încearcă Flowhunt
Vorbește cu un Expert