Como parte de nuestro Iniciativa de la Semana de los Agentes de AIpresentamos nuevas capacidades para ayudar a las empresas a construir y manejar agentes de IA de incorporación calidad. Con ese fin, Nos complace anunciar la pinta previa pública de las Apis de conversación de talanteapto en AWS, Azure y GCP. Con esta suite API, sus usuarios ahora pueden usar Ai/bi talante Para auto-servicio, los conocimientos de datos utilizando estilo natural desde cualquier superficie, incluidas las aplicaciones de Databricks, Slack, Teams, SharePoint, aplicaciones personalizadas y más. Encima, las API de conversación le permiten damasquinar AI/Bi Genie en cualquier agente de IA, con o sin Ámbito de agentes.
Utilizando la suite API de conversación Genie, puede mandar mediante programación mediante programaciones de estilo natural y percibir información de datos tal como lo haría en la interfaz de adjudicatario de Genie. La API es con estado de estado, lo que permite a Genie retener el contexto a medida que hace preguntas de seguimiento interiormente de un hilo de conversación.
En este blog, revisamos los puntos finales secreto disponibles en la pinta previa pública, exploramos la integración de Genie con Mosaic AI Agent Framework y destacamos un ejemplo de integrar a Genie en un canal de equipos de Microsoft.
Apis de conversación de talante en la ejercicio
Pasemos por un ejemplo práctico para comprender cómo funcionan las API de conversación de talante. Lo primero a tener en cuenta es que las API de conversación deben interactuar con un espacio de talante que ya se ha creado. Recomendamos comenzar con la documentación de nuestro producto a Configura tu espacio de talante y luego siguiendo estos Mejores prácticas para configurarlo de modo óptima.
Imagine que ya ha creado, configurado y compartido un espacio de talante diseñado para replicar preguntas sobre sus datos de marketing. Ahora, desea que su equipo de marketing use este espacio para hacer preguntas y explorar ideas, pero en punto de penetrar a él a través de la interfaz de adjudicatario de Genie, desea que lo hagan desde una aplicación externa.
Para comenzar, suponga que desea que su equipo de marketing haga una pregunta directa: «¿Con qué clientes contactamos por correo electrónico ayer?». Para hacer esta pregunta utilizando las API de conversación de Genie, deberemos mandar una solicitud de publicación al futuro punto final:
/api/2.0/genie/spaces/{space_id}/start-conversation
Este punto final inicia un nuevo hilo de conversación, utilizando su pregunta como el aviso original, al igual que en la interfaz de adjudicatario de Genie Space. Tenga en cuenta que la solicitud debe incluir su componente hostGenie Space ID y un token de paso para la autenticación. Puede encontrar el Space_ID en la URL del espacio Genie, como se muestra a continuación:
https://example.databricks.com/genie/rooms/12ab345cd6789000ef6a2fb844ba2d31
El futuro es un ejemplo de la solicitud de publicación correcta requerida:
|
Post /api/2.0/genie/spaces/{space_id}/Conversación de inicio |
Si la revelación se envía correctamente, la API devolverá la conversación y el mensaje creados en respuesta a la solicitud de publicación, como se muestra en el futuro ejemplo:
| { «Conversation_id»: «6A64adad2e664ee58de08488f986af3e», «conversación»: { «Create_Timestamp»: 1719769718, «Conversation_id»: «6A64adad2e664ee58de08488f986af3e», «last_updated_timestamp»: 1719769718, «Space_id»: «3C409C00B54A44C79F79DA06B82460E2», «Título»: «¿A qué clientes nos comunicamos por correo electrónico ayer?», «user_id»: 12345 }, «Message_id»: «E1ef34712a29169db030324fd0e1df5f», «mensaje»: { «archivos adjuntos»: inepto, «Contenido»: «¿A qué clientes nos comunicamos por correo electrónico ayer?», «Conversation_id»: «6A64adad2e664ee58de08488f986af3e», «Create_Timestamp»: 1719769718, «Error»: NULL, «Message_id»: «E1ef34712a29169db030324fd0e1df5f», «last_updated_timestamp»: 1719769718, «Query_Result»: Null, «Space_id»: «3C409C00B54A44C79F79DA06B82460E2», «Estado»: «in_progress», «user_id»: 12345 } } |
Usando la conversación_id y el mensaje_id, ahora puede encuestar para revisar el estado de vivientes del mensaje y recuperar la instrucción SQL asociada generada y la descripción de la consulta de la futuro modo:
| Get /api/2.0/genie/spaces/{space_id}/conversaciones/{conversación_id}/Mensajes/{Message_id} Host = Autorización: portador |
El futuro es un ejemplo de la respuesta:
| { «Adjuntos»: ({ «consulta»: { «Descripción»: «Descripción de la consulta en un formato descifrable humano», «last_updated_timestamp»: 1719769718, «Consulta»: «Seleccione * de los clientes donde date> = current_date () – intervalo 1 día», «Título»: «Título de la consulta», «Declaration_id»: «9D8836FC1BDB4729A27FCC07614B52C4», «Query_Result_Metadata»: { «Row_count»: 10 }, } ‘Attachment_id’: ’01efddddeb2510b6a4c125d77ce176be’ }), «Contenido»: «¿A qué clientes nos comunicamos por correo electrónico ayer?», «Conversation_id»: «6A64adad2e664ee58de08488f986af3e», «Create_Timestamp»: 1719769718, «Error»: NULL, «Message_id»: «E1ef34712a29169db030324fd0e1df5f», «last_updated_timestamp»: 1719769718, «Space_id»: «3C409C00B54A44C79F79DA06B82460E2», «Estado»: «Ejecutar_query», «user_id»: 12345 } |
Una vez que el campo de estado del mensaje muestra «completado», significa que la instrucción SQL generada ha terminado de ejecutar y los resultados de la consulta están listos para recuperarse. Ahora puede obtener la respuesta de la futuro modo:
| Get /api/2.0/genie/spaces/{space_id}/conversaciones/{conversación_id}/Mensajes/{Message_id}/archivos adjuntos/{Attachment_id}/Resultado de la consulta Host = Autorización: portador |
Por supuesto, asimismo puede emitir indicaciones de seguimiento para sus hilos de conversación. Por ejemplo, digamos que el equipo de marketing quiere hacer la futuro pregunta a continuación: «¿Cuál de estos clientes abrió y reenvió el correo electrónico?»
Para regir esto, enviará otra solicitud de publicación con el nuevo mensaje al hilo de conversación existente de la futuro modo:
| Post /api/2.0/genie/spaces/{space_id}/conversaciones/{conversación_id}/mensajes Host = Autorización: { «Contenido»: «¿Cuál de estos clientes abrió y reenvió el correo electrónico?», } |
Si desea poner al día los datos de las indicaciones anteriores, la API asimismo le permite retornar a ejecutar las consultas SQL que se generaron previamente. Para obtener más detalles sobre los puntos finales de la API, consulte el documentación del producto.
API de conversación Las mejores prácticas
Para asegurar el mejor rendimiento, recomendamos las siguientes mejores prácticas de API:
- Indagación la API cada 5-10 segundos hasta que se reciba un estado de mensaje concluyente, pero limite las encuestas a un mayor de 10 minutos para la mayoría de las consultas típicas
- Si no se recibe respuesta en 2 minutos, implementa un retroceso exponencial para mejorar la confiabilidad
- Asegúrese de crear nuevos hilos de conversación para cada sesión de adjudicatario; Reutilizar el mismo hilo de conversación para múltiples sesiones puede afectar negativamente la precisión de Genie.
Integrar Genie en el ámbito de agentes de IA Mosaic AI
Las API de conversación asimismo se integran sin problemas en su Ámbito de agentes de IA azulejo con Databricks_langchain.Genie Wrapper.
Digamos que mis gerentes de marketing necesitaban replicar preguntas en tres temas:
- Promoción de décimo del evento (datos estructurados almacenados en una pinta de catálogo de mecanismo)
- ANUNCIOS DE ELEMACIÓN (datos estructurados almacenados en una tabla de catálogo de mecanismo)
- Revisiones de texto del adjudicatario (PDF no estructurados almacenados en volúmenes de catálogo de Unity)
Puede crear un ámbito de múltiples agentes para replicar preguntas en datos estructurados y no estructurados. Por ejemplo, puede especificar el futuro ámbito del agente Langgraph:
El claro del ámbito del agente se vería como el futuro:
Su ámbito de agentes ahora puede dirigir preguntas a sus agentes relevantes. Por ejemplo, si un directivo de marketing comienza preguntando «Muéstrame los asistentes de mi evento el 1 de febrero», se activará el agente de GenieEvents. Las trazas de mlflow muestran los pasos del ámbito:
El ámbito del agente asimismo permite a los agentes compartir respuestas como contexto entre sí. Esto permite a los usuarios obtener respuestas de datos que extraen múltiples fuentes sin problemas. Por ejemplo, el directivo de marketing puede querer profundizar y preguntar «cuál de estos asistentes se inscribió para notificaciones por correo electrónico». El ámbito utilizará la respuesta precursor de GenieEvents como contexto para el agente GenieEmails:
Con este enfoque, los usuarios de su negocio ahora pueden replicar preguntas de datos que abarcan múltiples temas/tipos de datos y se construyen entre sí.
Ejemplo: Cómo integrar a Genie con los equipos de Microsoft
Durante el período de pinta previa privada de la API de conversación, Microsoft Teams fue una de las herramientas de productividad más populares que los clientes integraron con Genie. Esta integración permite a los usuarios hacer preguntas y obtener información al instante, sin dejar la interfaz de adjudicatario de los equipos.
Para hacer esto, deberá dar los siguientes pasos:
- Cree un nuevo bot Azure, que incluya grupos de capital y planes de servicio de aplicaciones.
- Agregue las variables y dependencias de entorno necesarias a su bot.
- Implemente la dialéctica de conversación utilizando API de conversación (iniciar conversación, recuperar resultados, hacer preguntas de seguimiento, etc.).
- Importar el Bot Genie Azure en un canal de equipos.
Para ver ejemplos detallados de exactamente cómo configurar las API de conversación para los equipos de Microsoft, consulte los siguientes artículos:
El futuro ejemplo destaca una aplicación del mundo verdadero de uno de nuestros clientes que utilizaron las API de conversación durante el período de pinta previa privada. Casas bahiaun minorista líder en Brasil, sirve a millones de clientes en tangente y a través de su extensa red de tiendas físicas. Al integrar las API de conversación de Genie, Casas Bahia capacitó a los usuarios de toda la estructura, incluidos ejecutivos de nivel C, para interactuar con Genie directamente interiormente de su entorno de Microsoft Teams. Para obtener más información sobre su caso de uso, Lea la historia del cliente de Casas Bahia.
“Tener Genie integrado con los equipos ha sido un gran paso delante para la democratización de datos. Hace que los datos de datos sean accesibles para todos, sin importar sus historial técnicos «.
– Cezar Steinz, Administrador de Operaciones de Datos, Género Casas Bahia
Comenzando con API de conversación
Con las API de conversación de Genie ahora en la pinta previa pública, puede capacitar a los usuarios empresariales para departir con sus datos desde cualquier superficie. Para comenzar, consulte el documentación del producto.
Estamos emocionados de ver cómo utilizará las API de conversación de Genie y lo alentará a comenzar a crear espacios de talante de inmediato. Hay un montón de contenido apto para ponerlo en marcha, puede presentarse el Ai/bi y Inteligencia páginas web, consulte nuestra extensa biblioteca de demostraciones de productosy asegúrese de observar el completo Documentación de AI/Bi Genie.
El equipo de Databricks siempre está buscando mejorar la experiencia de AI/Bi Genie, ¡y me encantaría escuchar sus comentarios!