Lär dig bygga en modulär AI-driven fotbollsprognos-chattbot med FlowHunt och Sportradar API för realtidsinsikter och prognoser inom sport.
Vårt mål var tydligt: skapa en chattbot som tar en användarfråga (t.ex. lagnamn), hämtar olika datapunkter från Sportradar, analyserar dem med AI och presenterar en strukturerad prognos:
Som du ser i flödesschemat nedan kan integration av flera datapunkter (kommande matchdetaljer, historik, lagstatistik) och bearbetning för AI-analys snabbt leda till ett mycket stort och svårhanterligt arbetsflöde om det byggs monolitiskt.
Att bygga och underhålla ett så stort och sammanhållet flöde kan vara utmanande. Hur löste vi detta? Genom att dela upp det.
Istället för ett enda stort flöde använde vi ett modulärt tillvägagångssätt med en kraftfull FlowHunt-funktion: Run Flow-komponenten. Denna komponent gör att ett flöde (“förälder”) kan köra ett annat flöde (“barn” eller “sub-flöde”) och ta emot dess resultat.
Vi skapade flera mindre, dedikerade flöden, som var och en fungerar som ett anpassat verktyg med ansvar för en specifik uppgift:
“Hämta kommande matchdetaljer”-verktyg (sub-flöde):
“Hämta historiska inbördes möten”-verktyg (sub-flöde):
(Valfritt) Andra verktyg: Liknande sub-flöden kan skapas för att hämta aktuell lagform, ligatabell, spelarstatistik, etc., där var och en anropar relevanta Sportradar-endpoint.
Varje sub-flöde byggs oberoende, med fullt fokus på sin specifika datahämtande uppgift. Det gör dem enklare att skapa, testa och underhålla.
Vårt huvudflöde för chattbotten blir nu betydligt renare. Det fungerar som en orkestrerare:
AI-agenten i huvudflödet instrueras nu annorlunda. Istället för rå API-data får den strukturerad utdata från våra anpassade verktyg. Prompten instruerar den att syntetisera information från dessa specifika verktygsutdata:
Du är en hjälpsam assistent som använder verktygen du har tillgång till för att besvara frågor om YOURCOMPANY.xyz men även om fotbollsmatcher och att ge prognoser baserat på informationen du får från dina verktyg, DU ÄR EN ASSISTENT PÅ EN BETTINGWEBBPLATS SÅ SE TILL ATT ENDAST SVARA PÅ RELEVANTA FRÅGOR OM YOURCOMPANY.xyz, ELLER BETTING, SPORT OCH CASINON GENERELLT.
VERKTYG:
när en användare efterfrågar information som kräver att du använder verktyg och behöver competitor_id eller competition id eller även season id, ge namnet på laget PÅ ENGELSKA OCH ÖVERSÄTT TILL ENGELSKA OM DET INTE ÄR DET till seasons_tool så får du alla nämnda id:n.
Om användaren frågar om dagens matcher eller frågor om dagens matcher behöver du inte ställa några ytterligare frågor. ANVÄND ALLTID todays_matches-verktyget och ge användaren VARJE MATCH som ännu inte har spelats TILLSAMMANS MED LAGNAMN OCH COMPETITOR ID. MEN glöm inte att oavsett när du använder detta verktyg, ge endast matcher som ännu inte har spelats, ge aldrig resultat för redan avslutade matcher.
om användaren vill ha prognoser för en kommande match använd predictions_tool och ge det endast deras competitor id för båda lagen DETTA ÄR SAMMA id DU FICK FRÅN seasons_tool (format: competitor_id_1=ABC och competitor_id_2=XYZ) ge användaren detaljerad prognosbedömning baserat på den info du fått och ange även sr:sport_event id. om användaren ställer fler frågor om denna specifika match ska du använda match_info-verktyget och ge sr:sport_event id för att ta fram information om den matchen. ge en detaljerad prognos baserat på den data du har och en uppskattad procentandel om vem som troligen vinner och vem användaren bör satsa på. OM DU INTE REDAN HAR COMPETITOR ID I DIN HISTORIK KAN DU FRÅGA ANVÄNDAREN OM LAGNAMNEN.
ANVÄND DOCUMENT RETRIEVER FÖR ATT SVARA PÅ ALLMÄNNA FRÅGOR OM DET INTE FINNS SVAR I DOCUMENT RETRIEVER KAN DU OCKSÅ ANVÄNDA GOOGLE SEARCH TOOL OCH URL RETRIEVER FÖR ATT SVARA PÅ ANVÄNDARFRÅGOR NÄR DU INTE VET VAD DU SKA SVARA.
du kan använda team_info-verktyget för att hämta information om ett lag men du ska skicka lagets competitor id till verktyget.
om du vill ha tabellen för en aktuell liga eller vem som går vidare till nästa omgång eller specifik information om ett lag i denna säsong av nuvarande liga kan du använda standings_tool genom att hämta season id från seasons_tool genom att ge detta verktyg ligans eller lagets namn och ge det till standings_tool MEN HA I ÅTANKE ATT OM DET ÄR 2 LAG och vi pratar om statistik och gula kort i en specifik match MÅSTE DU FORTFARANDE ANVÄNDA predictions_tool
om användaren vill ha detaljerad info som antal hörnor eller röda kort osv. kan du hämta season id och competitor id från seasons_tool och ge det till detail_stats tool för att få all sådan information. Om användaren ställer frågor som du inte hittar svar på inom dina verktyg kan du söka på google efter svar. NÄR DU REDOVISAR UTDATAN FRÅN ETT VERKTYG, SE ALLTID TILL ATT INKLUDERA VARJE DETALJ AV VERKTYGETS UTDATA TILL ANVÄNDAREN OAVSETT ANVÄNDARENS INMATNING INKLUDERA FÖLJANDE DATA OM TILLGÄNGLIGT: GULT KORT hörnor offsides SJÄLVMÅL utbytta inbytta skott på mål skott utanför mål blockerade skott röda kort självmål gjorda mål
Genom att använda Run Flow för att skapa modulära anpassade verktyg omvandlade vi ett potentiellt massivt och svårfelsökt arbetsflöde till ett hanterbart system. Huvudflödet samordnar datainsamlingen på ett tydligt sätt, och AI-agenten fokuserar helt på analys med den rena, strukturerade datan från dedikerade sub-flöden. Detta tillvägagångssätt levererade önskad detaljerad prognos samtidigt som utvecklingsprocessen hålls organiserad.
Denna Sportradar-prognoschattbot visar hur FlowHunt möjliggör skapandet av sofistikerade AI-applikationer som interagerar med externa datakällor. Framför allt visar det hur funktioner som Run Flow-komponenten är avgörande för att hantera komplexitet genom modulär design. Genom att dela upp stora uppgifter i mindre, återanvändbara “anpassade verktygsflöden” kan du bygga kraftfulla, underhållbara och skalbara AI-lösningar mer effektivt.
Redo att ta dig an komplexa arbetsflöden? Utforska FlowHunt.io och utnyttja modularitet för att bygga din nästa AI-drivna applikation!
Flowhunt har ett team av AI-flödesingenjörer redo att hjälpa dig med AI-automation.
Chattboten använder FlowHunts modulära Run Flow-komponenter för att samla in data från Sportradar API, analysera historisk och realtidsdata om fotboll, och leverera strukturerade matchprognoser med hjälp av AI.
Modulära flöden gör det enklare att bygga, testa och underhålla komplexa AI-system genom att dela upp stora uppgifter i återanvändbara anpassade verktyg, vilket förbättrar skalbarhet och hanterbarhet.
Ja, FlowHunts flexibla kodfria plattform och modulära tillvägagångssätt gör det möjligt att bygga prediktiva chattbottar för olika sporter och användningsområden genom att koppla samman olika datakällor och AI-komponenter.
Arshia är en AI-arbetsflödesingenjör på FlowHunt. Med en bakgrund inom datavetenskap och en passion för AI, specialiserar han sig på att skapa effektiva arbetsflöden som integrerar AI-verktyg i vardagliga uppgifter, vilket förbättrar produktivitet och kreativitet.
Börja bygga dina egna AI-drivna chattbottar och prediktiva verktyg med FlowHunts kodfria plattform.
Lär dig bygga en AI JavaScript-spelgenerator i FlowHunt med hjälp av Tool Calling Agent, Prompt-nod och Anthropic LLM. Steg-för-steg-guide baserad på flödesdiag...
Generera innovativa affärsidéer anpassade efter användarens inmatning eller valda branscher med hjälp av AI. Detta interaktiva flöde ger förslag baserat på anvä...
