Olá pessoal, tudo bem?
Hoje veremos como adicionar ações a um modelo de Inteligência Artificial, possibilitando-nos a: ter informações atuais, consultar informações de um sistema, salvar dados e executar processos. Para isso, utilizaremos agentes de Inteligência Artificial. Bora lá?
Tópicos:
- As limitações de um modelo de Inteligência Artificial.
- O que é um Agente e como funciona?
- Conectando com um sistema externo: informações atualizadas do clima.
- Fluxo de Exemplo
As limitações de um modelo de Inteligência Artificial
Modelos de Inteligência Artificial (IA) são ferramentas poderosas, mas possuem limitações importantes.
Primeiramente, eles dependem fortemente dos dados de treinamento. A qualidade desses dados é crucial, pois dados enviesados ou incompletos podem resultar em previsões imprecisas ou tendenciosas.
Os modelos são treinados até uma certa data e não têm conhecimento de eventos ou informações que surgiram posteriormente, a menos que sejam atualizados.
Os modelos têm um limite no número de tokens que podem processar em uma única interação, o que restringe a quantidade de informação que podem analisar de uma vez.
Mais detalhes:
O que é um Agente e como funciona?
Agentes de IA podem ser projetados para realizar tarefas complexas que envolvem a extração de dados recentes, a consulta de APIs e o envio de dados para sistemas.
- Extrair Dados Recentes: Agentes de IA podem ser programados para monitorar continuamente fontes de dados em busca de informações atualizadas. Eles podem usar técnicas de web scraping para extrair dados de sites ou acessar diretamente bancos de dados para obter informações recentes. Além disso, podem ser configurados para processar e analisar esses dados em tempo real, identificando padrões ou anomalias.
- Consultar APIs: Agentes de IA podem interagir com APIs para obter dados de serviços externos. Por exemplo, um agente pode consultar a API de uma plataforma de mídia social para coletar dados sobre tendências ou interações dos usuários.
- Enviar Dados para um Sistema: Após processar e analisar os dados, agentes de IA podem enviar informações para outros sistemas para armazenamento, análise adicional ou ação. Isso pode incluir o envio de dados para um sistema de gerenciamento de banco de dados, uma plataforma de análise de dados ou um sistema de alerta.
Conectando com um sistema externo: informações atualizadas sobre o clima
Para conectar um sistema externo e obter informações atualizadas do clima, podemos utilizar o AI Agent no n8n, uma plataforma de automação de fluxo de trabalho.
Se não conectamos em uma ferramenta que nos trará as informações, teremos o seguinte retorno do modelo:
Para se conectar com dados atuais:
- Configuração do AI Agent no n8n: Primeiro, configuramos um AI Agent no n8n para interagir com um modelo de IA. Este agente será responsável por processar as solicitações dos usuários e determinar quais ações devem ser tomadas com base nas informações recebidas.
- Integração com a API do OpenWeatherMap: Em seguida, adicionamos uma ferramenta ao fluxo de trabalho do n8n que consulta a API do OpenWeatherMap. Esta API fornece dados meteorológicos atualizados, como temperatura, umidade, condições climáticas e previsões.
- Instruções para o Modelo de Dados: No modelo devemos deixar explícito como ele irá interpretar a mensagem recebida pela ferramenta OpenWeatherMap. Para isso utilizamos o seguinte System Prompt.
Sempre que perguntado sobre clima, você deve obrigatoriamente usar a ferramenta OpenWeatherMap e formatar a resposta corretamente.
Extraia os seguintes dados da resposta JSON:
- Nome da cidade
- Temperatura atual (`main.temp`)
- Sensação térmica (`main.feels_like`)
- Descrição do clima (`weather[0].description`)
- Umidade (`main.humidity`)
- Pressão atmosférica (`main.pressure`)
- Velocidade e direção do vento (`wind.speed` e `wind.deg`)
Exemplo de resposta formatada:
"A temperatura em Londres é de 13.49°C, com sensação térmica de 12.7°C. O clima está Nublado, com umidade de 69% e pressão atmosférica de 1022 hPa. O vento está soprando a 4.63 m/s na direção 270°."Como resultado, teremos agora o seguinte retorno do modelo:
Fluxo de Exemplo
Disponibilizamos um fluxo de exemplo para download aonde essas configurações estão aplicadas.
Você pode baixar abaixo: