Erstellung einer selbstverbessernden AI-Anwendung mit Flowwise

Einführung

• Ziel: Bau einer AI-Anwendung, die sich selbst verbessert, um fehlerhafte Antworten zu minimieren.
• Verwendung von genetischen Algorithmen und Flowwise.
• Nutzung von sequentiellen Agenten in Flowwise zur Integration mehrerer Agenten in eine Anwendung.

Demonstration an einem Beispielszenario

• Beispiel: Fiktives Restaurant "Oak & Barrel" (Steaks und Sushi).
• Anwendung soll auf Benutzeranfragen reagieren, z.B. zu aktuellen Angeboten.
• Nutzung eines Retrieval-Tools, um Informationen aus einer Wissensdatenbank abzurufen.
• Bedingter Agent überprüft Relevanz der abgerufenen Dokumente.
• Antwortgenerierung anhand der relevanten Informationen.

Umgang mit irrelevanten Anfragen

• Beispielanfrage: "Verkaufen Sie Krypto?"
• Bedingter Agent erkennt irrelevante Informationen und aktiviert den Rewrite-Agenten.
• Rewrite-Agent formuliert die Anfrage neu, um relevantere Dokumente zu erhalten.

Implementierung im Flowwise Dashboard

• Gehe zu "Agent Flows" im Dashboard.
• Schrittweise Anleitung zur Erstellung eines Agent-Flows.
• Nutzung von Nodes und Tools in Flowwise.

Erstellung eines einfachen RAG-Chatbots

1. Start-Node hinzufügen
   • Einführung in sequentielle Agenten.
   • Empfehlung, sich mit Grundlagenvideos vertraut zu machen.
2. Chat-Modell hinzufügen
   • Verwendung des Chat OpenAI Nodes, Auswahl von GPT40.
   • Setzen der Temperatur auf 0.2.
3. Agent und Wissensdatenbank einrichten
   • Hinzufügen eines Agent-Nodes "Customer Support".
   • System-Prompt für den Agenten, der Fragen mit relevanten Informationen beantwortet.
   • Verwendung des Retriever-Tools zum Abrufen von Informationen aus einem Vektorstore.

Bedingte Logik und Rewrite-Prozess

• Verwendung eines Bedingungs-Agenten zur Bewertung der Relevanz der Antworten.
• Bei irrelevanten Ergebnissen wird der Rewrite-Agent aktiviert.
• Der Rewrite-Agent formuliert die Frage neu, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Testen und Fehlerbehebung

• Testläufe mit relevanten und irrelevanten Fragen.
• Anpassung des Prozesses zur Verbesserung der Antwortqualität.
• Unterscheidung zwischen Agent Nodes und Tool Nodes für bessere Ergebnisse.

Abschließende Schritte

• Implementierung des "Generate"- und "Rewrite"-Nodes zur Antwortgenerierung und -überarbeitung.
• Nutzung von Platzhaltern für dynamische Werte.

Fazit

• Selbstverbessernde AI-Anwendung hilft bei der Beantwortung komplexer Benutzeranfragen.
• Förderung des Verständnisses zur Nutzung von Flowwise zur Erstellung effektiver AI-Lösungen.
• Empfehlung, weitere Inhalte und Tutorials zu Flowwise anzusehen.