Menggunakan ejen AI untuk mencipta pengalaman pelanggan yang disesuaikan

Dalam landskap digital hari ini, perniagaan berusaha untuk cara inovatif untuk menyampaikan pengalaman pelanggan yang diperibadikan. Ejen AI adalah kunci untuk mencapai matlamat ini, memahami tingkah laku pelanggan dan menjahit interaksi dalam masa nyata. Artikel ini menerangkan bagaimana ejen AI memperibadikan pengalaman, teknologi asas, dan aplikasi praktikal di pelbagai industri, meningkatkan penglibatan dan kepuasan pelanggan.

Mata Pembelajaran Utama:

• Memahami bagaimana ejen AI mencipta pengalaman tersuai dengan menganalisis keutamaan pengguna, tingkah laku, dan interaksi pengguna.
• Belajar untuk melaksanakan penyelesaian yang didorong oleh AI untuk perkhidmatan peribadi dan kepuasan pelanggan yang dipertingkatkan di seluruh industri.
• Terokai kes penggunaan ejen AI praktikal dalam pemasaran dan proses automasi yang diperibadikan.
• Belajar untuk membina sistem multi-agen menggunakan perpustakaan python seperti Crewai dan Llamaindex.
• Membangunkan kemahiran dalam mewujudkan dan mengurus ejen AI untuk aplikasi dunia nyata dengan contoh python langkah demi langkah.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Garis Besar Artikel:

• Apakah ejen AI?
• Ciri -ciri teras ejen AI
• Komponen ejen AI
• Pelaksanaan Python langkah demi langkah
• Menyediakan skrin persetujuan OAuth
• Menyediakan ID Pelanggan OAuth
• Cabaran agen AI
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apakah ejen AI?

Ejen AI adalah program khusus atau model yang direka untuk melaksanakan tugas secara autonomi menggunakan AI, sering meniru pengambilan keputusan, penalaran, dan pembelajaran manusia. Mereka berinteraksi dengan pengguna atau sistem, belajar dari data, menyesuaikan, dan melaksanakan fungsi khusus dalam skop yang ditetapkan (contohnya, sokongan pelanggan, automasi, analisis data).

Tugas dunia nyata jarang satu langkah. Mereka melibatkan langkah -langkah yang saling berkaitan. Contohnya:

• "Kopi mana yang mempunyai jualan tertinggi di kedai Manhattan kami?" (Jawapan sederhana, satu langkah)
• "Kopi 3 yang mana Emily (Google, NYC) suka? (kompleks, pelbagai langkah)

Satu perjuangan LLM tunggal dengan pertanyaan yang kompleks. Pelbagai LLM, bertindak sebagai agen AI, memecahkan tugas -tugas kompleks ke dalam subtask yang boleh diurus.

Ciri -ciri utama ejen AI:

• Dibina pada model bahasa (LLM) untuk tindak balas yang cerdas dan cerdas. Mereka secara dinamik menjana respons dan tindakan berdasarkan interaksi pengguna.
• Mengendalikan tugas -tugas yang kompleks dan samar -samar dengan memecahkannya ke dalam subtask yang lebih mudah, masing -masing diuruskan oleh ejen bebas.
• Gunakan pelbagai alat khusus (permintaan API, carian web).
• Menggunakan sokongan manusia-dalam-gelung (HITL) untuk situasi yang kompleks atau ketika penghakiman pakar diperlukan.
• Ejen AI moden adalah multimodal, teks pemprosesan, imej, suara, dan data berstruktur.

Blok bangunan agen AI:

• Persepsi: Mengumpulkan maklumat, mengesan corak, dan pemahaman konteks.
• Pengambilan keputusan: Memilih tindakan terbaik untuk mencapai matlamat berdasarkan data yang dirasakan.
• Tindakan: Melaksanakan tugas yang dipilih.
• Pembelajaran: Meningkatkan kebolehan dari masa ke masa melalui pembelajaran mesin.

Pelaksanaan Python langkah demi langkah (contoh Starbucks):

Contoh ini menunjukkan membina ejen AI untuk Starbucks untuk draf dan menghantar kempen promosi peribadi yang mengesyorkan 3 kopi berdasarkan keutamaan pelanggan, termasuk lokasi kedai terdekat.

Langkah 1: Pasang dan mengimport perpustakaan:

 pip memasang llama-index-core llama-index-pembaca-file-file llama-index-embeddings-openai llama-index-llms-llama-api 'crewai [tools]' llama-index-langchain llama-index-llms-openai langchain
Import OS
dari ejen import krew, tugas, krew, proses
dari krewi_tools import llamaindextool
dari llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorstoreIndex
dari llama_index.llms.openai import openai
dari langchain_openai import chatopenai

Langkah 2: Tetapkan Kunci API Terbuka:

 OpenAI_API_KEY = '' # Ganti dengan kunci anda
os.environ ['openai_api_key'] = openai_api_key

Langkah 3: Muatkan data (data Starbucks):

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

(Langkah 4-6: Sama seperti yang asal, tetapi dengan kejelasan dan pemformatan yang lebih baik. Langkah-langkah terperinci ini mewujudkan alat pertanyaan, ejen, tugas, dan krew, diikuti dengan menjalankan sistem dan menganalisis output.)

Langkah 7: Mengotor Pengiriman E -mel (Menggunakan Langchain's GmailToolkit):

Bahagian ini akan memperincikan persediaan kelayakan API Gmail (kelayakan.json), dan penggunaan Gmailtoolkit Langchain untuk mengautomasikan menghantar e -mel yang dihasilkan. Ini memerlukan menubuhkan Skrin Persetujuan OAuth dan OAuth Client ID dalam projek Google Cloud Platform (GCP) anda, seperti yang diterangkan dalam asal.

Cabaran Ejen AI:

• Konteks terhad: LLM mempunyai ingatan terhad, berpotensi melupakan butiran dari interaksi terdahulu.
• Ketidakstabilan output: Hasil yang tidak konsisten disebabkan pergantungan pada bahasa semulajadi untuk interaksi alat.
• Sensitiviti Prompt: Perubahan segera kecil boleh menyebabkan kesilapan yang ketara.
• Keperluan sumber: Sumber pengiraan yang tinggi diperlukan.

Kesimpulan:

Ejen AI adalah alat yang berkuasa untuk mengautomasikan tugas -tugas yang kompleks dan menyampaikan pengalaman peribadi. Contoh Starbucks menunjukkan bagaimana sistem multi-agen dapat mewujudkan kempen pemasaran yang sangat disasarkan. Walau bagaimanapun, cabaran yang berkaitan dengan konteks, kestabilan, dan penggunaan sumber perlu ditangani.

Kunci Takeaways: (Ringkas versi asal)

Soalan Lazim: (Ringkas Versi Asal)

(Kapsyen imej kekal tidak berubah dan dimasukkan ke dalam format asalnya.)

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan ejen AI untuk mencipta pengalaman pelanggan yang disesuaikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!