Xây dựng Đồ thị Tri thức Agentic AI đầu tiên của bạn
Bạn muốn kết hợp AI tự trị với tri thức có cấu trúc. Bài hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một hệ thống hoạt động được chỉ trong năm bước.
Bạn sẽ xây dựng một agent hỗ trợ khách hàng. Agent này sử dụng một đồ thị tri thức (knowledge graph) để hiểu về sản phẩm, lịch sử khách hàng và các chính sách.
Bước 1: Ánh xạ các thực thể và mối quan hệ của bạn
Xác định các thành phần trong lĩnh vực của bạn. Đối với hỗ trợ khách hàng, hãy sử dụng các thành phần sau:
Nút (Nodes):
- Khách hàng (Customers)
- Sản phẩm (Products)
- Phiếu hỗ trợ (Support Tickets)
- Giải pháp (Solutions)
- Chính sách (Policies)
Cạnh (Edges):
- Khách hàng MUA (PURCHASED) Sản phẩm
- Phiếu hỗ trợ LIÊN QUAN ĐẾN (RELATES_TO) Sản phẩm
- Giải pháp GIẢI QUYẾT (RESOLVES) Phiếu hỗ trợ
- Chính sách ÁP DỤNG CHO (APPLIES_TO) Sản phẩm
Bước 2: Thiết lập cơ sở dữ liệu của bạn
Sử dụng Neo4j cho dự án này. Nó hoạt động rất tốt với Python. Chạy lệnh này trong Docker để bắt đầu:
docker run -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest
Bước 3: Tạo dữ liệu mẫu
Sử dụng Cypher để thêm dữ liệu vào đồ thị của bạn. Bạn cần tạo khách hàng, sản phẩm và các mối quan hệ. Ví dụ:
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)
Bước 4: Xây dựng agent tự trị
Sử dụng Python và LangChain để kết nối agent của bạn với đồ thị.
- Kết nối với Neo4j.
- Tạo một công cụ cho phép agent thực hiện các truy vấn đồ thị.
- Sử dụng một LLM để chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành các truy vấn Cypher.
Agent của bạn giờ đây có thể trả lời các câu hỏi như: "Các tùy chọn hoàn tiền cho Khách hàng C001 đối với Sản phẩm P001 là gì?"
Agent thực hiện các bước sau:
- Nó tìm cấp độ (tier) của khách hàng.
- Nó tìm sản phẩm.
- Nó truy xuất chính sách chính xác.
- Nó đưa ra câu trả lời.
Bước 5: Mở rộng hệ thống của bạn
Để phát triển hệ thống, hãy thực hiện những việc sau:
- Thêm nhiều thực thể hơn như nhà cung cấp hoặc đối thủ cạnh tranh.
- Thiết lập kiểm soát truy cập để bảo vệ dữ liệu.
- Theo dõi tốc độ truy vấn.
- Tạo phiên bản (version) cho schema khi dữ liệu của bạn thay đổi.
Bạn có thể tích hợp agent này vào các quy trình làm việc hiện tại bằng cách sử dụng API hoặc các trình kích hoạt hướng sự kiện (event-driven triggers). Hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ và tăng dần độ phức tạp khi bạn học hỏi thêm.
Cộng đồng học tập tùy chọn: https://t.me/GyaanSetuAi