בניית גרף הידע הראשון שלך עבור Agentic AI
אתם רוצים לשלב בינה מלאכותית אוטונומית עם ידע מובנה. מדריך זה יראה לכם כיצד לבנות מערכת פונקציונלית בחמישה שלבים.
אתם תבנו סוכן תמיכה בלקוחות. סוכן זה משתמש בגרף ידע כדי להבין מוצרים, היסטוריית לקוחות ומדיניות.
שלב 1: מיפוי הישויות והקשרים שלכם
זהו את חלקי הדומיין שלכם. עבור תמיכה בלקוחות, השתמשו באלה:
צמתים (Nodes):
- לקוחות (Customers)
- מוצרים (Products)
- פניות תמיכה (Support Tickets)
- פתרונות (Solutions)
- מדיניות (Policies)
קשתות (Edges):
- לקוח רכש (PURCHASED) מוצר
- פנייה קשורה ל-(RELATES_TO) מוצר
- פתרון פותר (RESOLVES) פנייה
- מדיניות חלה על (APPLIES_TO) מוצר
שלב 2: הגדרת מסד הנתונים שלכם
השתמשו ב-Neo4j עבור פרויקט זה. הוא עובד היטב עם Python. הריצו את הפקודה הזו ב-Docker כדי להתחיל:
docker run -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest
שלב 3: יצירת נתוני דוגמה
השתמשו ב-Cypher כדי להוסיף נתונים לגרף שלכם. עליכם ליצור לקוחות, מוצרים וקשרים. לדוגמה:
CREATE (c1:Customer {id: 'C001', name: 'Alice Johnson', tier: 'premium'})
CREATE (p1:Product {id: 'P001', name: 'Enterprise API', category: 'software'})
CREATE (c1)-[:PURCHASED {date: '2026-01-15'}]->(p1)
שלב 4: בניית הסוכן האוטונומי
השתמשו ב-Python וב-LangChain כדי לחבר את הסוכן שלכם לגרף.
- התחברו ל-Neo4j.
- צרו כלי המאפשר לסוכן להריץ שאילתות גרף.
- השתמשו ב-LLM כדי להפוך שפה טבעית לשאילתות Cypher.
הסוכן שלכם יכול כעת לענות על שאלות כמו: "מהן אפשרויות ההחזר עבור לקוח C001 בנוגע למוצר P001?"
הסוכן מבצע את השלבים הבאים:
- הוא מוצא את רמת הלקוח (tier).
- הוא מוצא את המוצר.
- הוא שולף את המדיניות המתאימה.
- הוא נותן את התשובה.
שלב 5: הרחבת המערכת שלכם
כדי להצמיח את המערכת שלכם, בצעו את הדברים הבאים:
- הוסיפו ישויות נוספות כמו ספקים או מתחרים.
- הגדירו בקרת גישה כדי להגן על הנתונים.
- נתרו את מהירות השאילתות.
- בצעו ניהול גרסאות (Versioning) לסכימה שלכם ככל שהנתונים משתנים.
תוכלו לשלב את הסוכן הזה בתהליכי העבודה הנוכחיים שלכם באמצעות APIs או טריגרים מבוססי אירועים (event-driven). התחילו בקטן והוסיפו מורכבות ככל שתלמדו.
קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi