AI 에이전트를 사용하여 맞춤형 고객 경험을 만듭니다

오늘날의 디지털 환경에서 비즈니스는 개인화 된 고객 경험을 제공하는 혁신적인 방법을 위해 노력합니다. AI 에이전트는이를 달성하고 고객 행동을 이해하고 실시간으로 상호 작용을 조정하는 데 핵심입니다. 이 기사는 AI 에이전트가 다양한 산업 분야의 경험, 기본 기술 및 실제 응용 프로그램을 개인화하여 고객 참여 및 만족도를 높이는 방법을 살펴 봅니다.

주요 학습 지점 :

• AI 에이전트가 사용자 선호도, 동작 및 상호 작용을 분석하여 맞춤형 경험을 만드는 방법을 이해합니다.
• 개인화 된 서비스를위한 AI 중심 솔루션과 산업 전반에 걸쳐 고객 만족도를 높이는 법을 배웁니다.
• 개인화 된 마케팅 및 프로세스 자동화에서 실제 AI 에이전트 사용 사례를 탐색하십시오.
• Crewai 및 Llamaindex와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 배우십시오.
• 단계별 파이썬 예제를 사용하여 실제 응용 프로그램을위한 AI 에이전트를 만들고 관리하는 기술을 개발하십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

기사 개요 :

• AI 요원은 무엇입니까?
• AI 에이전트의 핵심 기능
• AI 에이전트의 구성 요소
• 단계별 파이썬 구현
• Oauth 동의 화면 설정
• Oauth 클라이언트 ID 설정
• AI 요원의 도전
• 결론
• 자주 묻는 질문

AI 요원은 무엇입니까?

AI 에이전트는 AI를 사용하여 작업을 자율적으로 수행하도록 설계된 전문 프로그램 또는 모델이며, 종종 인간의 의사 결정, 추론 및 학습을 모방합니다. 그들은 사용자 나 시스템과 상호 작용하고, 데이터를 배우고, 적응하고, 정의 된 범위 (예 : 고객 지원, 자동화, 데이터 분석) 내에서 특정 기능을 실행합니다.

실제 작업은 거의 단일 단계가 아닙니다. 그들은 상호 연결된 단계를 포함합니다. 예를 들어:

• "맨해튼 매장에서 어떤 커피가 가장 높은 판매를 했습니까?" (단순한 단일 단계 답변)
• "Emily (Google, NYC)는 어떤 3 개의 커피를 마치? (복잡한 다중 단계)

단일 LLM은 복잡한 쿼리로 어려움을 겪고 있습니다. AI 에이전트 역할을하는 여러 LLM은 복잡한 작업을 관리 가능한 하위 작업으로 분류합니다.

AI 에이전트의 주요 기능 :

• 지능적이고 맥락 인식 응답을위한 언어 모델 (LLM)에 구축. 사용자 상호 작용에 따라 응답과 작업을 동적으로 생성합니다.
• 독립적 인 에이전트가 관리하는 간단한 하위 작업으로 나누어 복잡하고 모호한 작업을 처리합니다.
• 다양한 특수 도구 (API 요청, 웹 검색)를 활용하십시오.
• 복잡한 상황이나 전문가 판단이 필요한 경우 인간의 루프 (HITL) 지원을 사용하십시오.
• 최신 AI 에이전트는 멀티 모달, 처리 텍스트, 이미지, 음성 및 구조화 된 데이터입니다.

AI 요원의 빌딩 블록 :

• 인식 : 정보 수집, 패턴 탐지 및 컨텍스트 이해.
• 의사 결정 : 인식 된 데이터를 기반으로 목표를 달성하기위한 최상의 조치 선택.
• 조치 : 선택한 작업 실행.
• 학습 : 기계 학습을 통해 시간이 지남에 따라 능력 향상.

단계별 파이썬 구현 (Starbucks 예제) :

이 예는 스타 벅스가 초안을 작성하고 가장 가까운 상점 위치를 포함하여 고객 선호도를 기반으로 3 개의 커피를 권장하는 개인 프로모션 캠페인을 보내기위한 AI 에이전트를 구축합니다.

1 단계 : 라이브러리 설치 및 가져 오기 :

 ! PIP 설치 라마-인덱스 코어 라마-인덱스 리드 리더 파일 라마-인덱스-엠 베드 딩-오페나이 라마-인덱스 -llms-llama-api 'crewai [도구]'라마-인덱스 -llms-langchain llama-index-llms-openai langchain
OS 가져 오기
Crewai 수입 대리인, 작업, 승무원, 프로세스에서
Crewai_tools에서 Llamaindextool을 가져옵니다
Llama_index에서 Core import SimpledirectoryReader, vectorstoreIndex
llama_index.llms.openai import openai에서
langchain_openai import Chatopenai에서

2 단계 : OpenAI API 키 설정 :

 Openai_api_key = '' # 키로 바꾸십시오
os.environ [ 'Openai_api_key'] = OpenAi_api_key

3 단계 : 데이터로드 (스타 벅스 데이터) :

 reader = simpledirectoryReader (input_files = [ "starbucks.csv"]))
docs = reader.load_data ()

(4-6 단계 : 원본과 유사하지만 명확성과 형식이 향상되었습니다.이 단계는 쿼리 도구, 에이전트, 작업 및 승무원을 생성 한 다음 시스템을 실행하고 출력을 분석합니다.)

7 단계 : 이메일 보내기 (Langchain의 gmailtoolkit 사용) :

이 섹션에서는 Gmail API 자격 증명 (Credentials.json)의 설정과 Langchain의 gmailtoolkit을 사용하여 생성 된 이메일을 자동화하는 것을 자세히 설명합니다. 이를 위해서는 원본에 설명 된대로 GCP (Google Cloud Platform) 프로젝트에서 OAUTH 동의 화면 및 OAUTH 클라이언트 ID를 설정해야합니다.

AI 요원의 도전 :

• 제한된 맥락 : LLM은 메모리가 제한되어 있으며, 잠재적으로 이전 상호 작용의 세부 사항을 잊어 버립니다.
• 출력 불안정성 : 공구 상호 작용을위한 자연 언어에 대한 의존으로 인한 일관되지 않은 결과.
• 신속한 감도 : 작은 신속한 변경으로 인해 상당한 오류가 발생할 수 있습니다.
• 자원 요구 사항 : 높은 계산 자원이 필요합니다.

결론:

AI 에이전트는 복잡한 작업을 자동화하고 개인화 된 경험을 제공하기위한 강력한 도구입니다. Starbucks 예제는 다중 에이전트 시스템이 어떻게 대상이있는 마케팅 캠페인을 만들 수 있는지 보여줍니다. 그러나 상황, 안정성 및 자원 소비와 관련된 문제를 해결해야합니다.

주요 테이크 아웃 : (원본의 요약 된 버전)

자주 묻는 질문 : (원본의 요약 된 버전)

(이미지 캡션은 변경되지 않고 원래 형식으로 포함되어 있습니다.)

위 내용은 AI 에이전트를 사용하여 맞춤형 고객 경험을 만듭니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!