Aufbau einer KI-Nachrichtenfabrik: Automatisieren von Inhalten mit n8n und OpenAI

1. Die Vision – Architektur Ihrer persönlichen Nachrichtenfabrik: Hallo, alle zusammen. Willkommen. Ich freue mich sehr, dass du hier bist , denn heute bauen wir nicht einfach einen weiteren langweiligen Chatbot Wir bauen eine personalisierte Nachrichtenfabrik, ein Medienhaus, das ausschließlich für Sie und die Menschen arbeitet, die Sie lieben Stell dir vor, dein Vater wacht auf und anstatt in einem stillen, endlosen Kritzeln auf seinem Handy zu verschwinden, drückt er in einem personalisierten Nachrichten-Podcast, der direkt an sein Telegram gesendet wird, auf Play einem personalisierten Nachrichten-Podcast direkt an sein Telegram gesendet wird Es sind die morgendlichen Schlagzeilen, die in eine Geschichte verwandelt wurden , die die ganze Familie gemeinsam genießen kann . Aber hier ist die Magie, die wir entwickelt haben. Er wählt die Stimmen aus, egal ob es ein ruhiger, professioneller Erzähler ist , um den Tag zu beginnen , oder ein energiegeladenes Tier wie Marcus und Sarah, das die Kinder beim Frühstück zum Lachen bringt Hat die Logik entwickelt, um seinen Morgen zum Leben zu erwecken. Wir können die Show lustig, unterhaltsam und bissig gestalten, aber wir gehen nie Kompromisse ein, wenn es um die Wahrheit Das sind Live-Nachrichten aus der realen Welt. Wir lassen nicht einfach einen LLM Dinge ausdenken. Unsere Agenten suchen nach aktuellen Ereignissen gerade passieren, und machen daraus ein Drehbuch Es ist eine perfekte Mischung aus Persönlichkeit und zu 100% verifizierten Fakten, und es hört nicht bei Englisch auf. Wir haben viel harte Arbeit investiert, um sicherzustellen, dass diese Fabrik Ihre Sprache spricht. Ob Hindi, Spanisch oder Französisch, Ihre Nachrichten sollten sich wie zu Hause anhören. Sie können sogar die Stimmung bestimmen, daraus ein seriöses Briefing für Ihren morgendlichen Pendelverkehr oder eine Ihren morgendlichen Pendelverkehr oder lustige Show voller Klatsch und Tratsch in Ihrer Pause Ich habe das für meine eigene Familie gebaut und sehen, wie sie darauf reagieren , ihren Namen und ihre Interessen in ihrer Muttersprache zu hören und ihre Interessen in , war der Aha-Moment, den ich Ihnen heute schenken möchte In diesem Kurs entwickle ich das live mit dir. Sie werden die Logik, die Zusammenhänge und unseren Umgang mit der Technologie in der realen Welt kennenlernen. Wir werden Antin einsetzen, um den Flow zu steuern, das Auge für das Gehirn zu öffnen und 11 Runden für diese atemberaubenden menschlichen Stimmen Am Ende haben Sie ein vollautomatisches System, das läuft , während Sie schlafen Holen Sie sich einen Kaffee, öffnen Sie Ihren Laptop und lassen Sie uns diese Vision in die Realität umsetzen. 2. Benennen der Mission und Aufbau des KI-Gehirns: Bevor wir eine einzige Logikzeile schreiben, müssen wir bei Null beginnen. Schau dir diese leere Leinwand an. Hier nimmt deine Vision Gestalt an. Zunächst werden wir unseren Workflow benennen. Ich nenne meins Abri AI. Für diejenigen, die es nicht wissen, Kuber bedeutet Nacht und ein Cubby ist ein Journalist, die Person, die immer den Überblick hat Indem wir hinzufügen, signalisieren wir, dass dies nicht nur eine Nachrichtenredaktion ist, sondern eine ist Ja. Das ist der Name meines Workflows. Definieren wir jetzt die Persona und erwecken wir Kubri AI Wir beginnen damit, einen Agent-KI-Agent-Knoten auf unserer Arbeitsfläche abzulegen, und jetzt müssen wir die Aufforderung definieren Wir werden sowohl eine Benutzernachricht als auch eine Systemnachricht verwenden. Das sind also die Benutzernachrichten in denen wir die dynamischen Dinge platzieren werden, richtig, eine Nachrichtenkategorie, die für jede einzelne Benutzeranforderung variieren kann . Also nehmen wir das in die Benutzerüberschneidungen auf und dann sind Systemnachrichten und dann sind Systemnachrichten der richtige Ort für, Sie wissen schon, Regeln Das ist also die Systemaufforderung, die wir definiert haben. Wenn Sie sich das ansehen, gibt unsere Aufforderung der KI eine klare Identität. Wir haben ihm gesagt, dass Sie der ausführende Produzent der Marcus and Sara-Show sind. Das können wir jederzeit anpassen. Wenn du einen anderen Namen für die Show willst, ist das in Ordnung. Dann sagen wir, dass man niemals Nachrichten erfindet. Sie besprechen nur, was Sie in Ihren Tools finden. Das ist wichtig, denn wenn wir solche Anweisungen nicht geben, kann LLM halluzinieren und sich die Nachrichten selbst ausdenken, ohne tatsächlich im Internet zu surfen und die echten Nachrichten abzurufen Wir wollen keine KI-Halluzinationen. Wir wollen Live-Nachrichten. Wir wollen wissen, was gerade auf den Straßen von Mumbai oder den Feldern von Manchester passiert . Kopieren wir diese Nachrichten auf unseren Node. Ich werde also sagen, das wird ein Benutzerdurcheinander sein und hier ist das Systemchaos Und System. Wir haben eine spezielle Anweisung in den Mittelpunkt unserer Aufforderung geschrieben . Bevor Sie einen einzelnen Dialog schreiben, müssen Sie Ihr Tool verwenden, um die neuesten Schlagzeilen abzurufen Cabri AI ist jetzt blind und wartet auf Augen. Im nächsten Schritt werden wir das Tool zum Abrufen von Nachrichten erstellen Dies ist die Brücke, die das Gehirn unseres Agenten mit dem globalen Nachrichtennetz verbindet und sicherstellt, dass jedes Wort, das er spricht, durch Fakten in Echtzeit untermauert wird Lassen Sie uns in unsere Parameter eintauchen und unserer Kubri-KI ihre Augen schenken . Oh 3. Die Nachrichten-Engine holt die Wahrheit in Echtzeit ab: Lassen Sie mich dieses Tool hinzufügen, auf Neu klicken und ich möchte das STTPRQuest-Tool anfordern Der Name des Tools, den wir in der Agent-Eingabeaufforderung definiert haben , muss fetch News wir nun das AIS-Gehirn definiert haben, müssen wir ihm seine primäre Wahrheitsquelle geben die Engine ausgewählt, bevor ich auf unserem aktuellen Setup gelandet bin, und habe verschiedene Optionen geprüft, darunter die News-API, Google News und sogar den Bau eines benutzerdefinierten Scrapers Aber wir haben uns schließlich für Nachrichtendaten (DTO) entschieden . Warum? Wegen der Geschicklichkeit Es ermöglicht uns, mehrere Kategorien in einer einzigen Anfrage zu übergeben , die Superquery, die wir zuvor besprochen haben, und es gibt dem Agenten genaue Kontrolle über die Größe der Antwort Ob wir fünf oder 50 Schlagzeilen haben wollen, der Agent kann natürlich anhand der Bedürfnisse des Benutzers entscheiden , ob Sie die Nachrichtendaten-API verwenden Lassen Sie uns nun über die Plug-and-Play-Architektur sprechen. Das Schöne an dem System, das wir entwickeln , ist, dass es anbieterunabhängig ist. Ich bringe Ihnen bei, ein rekonfigurierbares System aufzubauen. Wenn Sie morgen zu einem anderen Nachrichtenanbieter wechseln möchten , müssen Sie nicht die gesamte Fabrik umbauen Sie tauschen einfach den API-Endpunkt und den geheimen Schlüssel aus. Der Rest Ihrer Logik bleibt unangetastet. So werden professionelle Systeme aufgebaut, nicht wahr? In der realen Welt verwenden wir Curl. Ich gehe davon aus, dass Sie ein grundlegendes Verständnis davon haben , was ein Curl-Befehl Aber für diejenigen, die noch nicht damit vertraut sind, möchte ich das, was Sie sich ansehen, entmystifizieren In der Welt der KI-Entwicklung ist Curl unsere universelle Sprache, egal ob Sie OpenAI, ElevenLabs oder News Data IO verwenden ElevenLabs Sie alle geben dir in ihrer Dokumentation einen Curl-Befehl. Es ist im Grunde der API-Aufruf, oder? Stellen Sie sich einen Curl-Befehl als digitalen Lieferschein vor. Wenn Sie ein Paket versenden, benötigen Sie vier Dinge: die Adresse oder das , was wir den Endpunkt nennen. Wo geht das Paket hin? In diesem Beispiel ist es newdata dot IO. Dann die Methode, erhalten wir Informationen oder veröffentlichen wir neue Daten? Es wird also hier definiert, und dann der Sicherheitspass, Ihr API-Schlüssel, der beweist, dass Sie berechtigt sind, das Gebäude zu betreten, dann die Ladung selbst. Die spezifischen Nachrichtenkategorien oder Sprachnamen, die die API verarbeiten soll. Im Grunde die Nutzlast. Warum das für Sie wichtig ist, ich zeige Ihnen die Curl-Methode weil sie Ihr System zukunftssicher macht Wenn Sie morgen eine bessere Nachrichten-API finden, müssen Sie kein neues Tool erlernen Du schnappst dir einfach ihren curl-Befehl, importierst ihn in Nitin und deine Fabrik läuft weiter Sie bauen ein System, das modular, rekonfigurierbar und professionell ist modular, rekonfigurierbar Um nun das Tool zum Abrufen von Nachrichten zu erstellen, benötigen wir nur diesen curl-Befehl Lassen Sie mich zunächst sicherstellen, dass es funktioniert. Ich gehe einfach hierher, füge es ein und drücke die Eingabetaste. Und du kannst sehen, dass du angefangen hast, die Neuigkeiten zu bekommen . Das ist eine gute Nachricht. Nun, vielleicht ist das, was mir an diesem Modell nicht gefällt , nur in den Tarifen Professional und Corporate verfügbar. Das möchte ich vermeiden, denn wenn ich das nicht entferne, erzeugt es zusätzliches Rauschen in der Antwort und dieses erzeugt es zusätzliches Rauschen in Rauschen muss vom LLM verarbeitet werden, das zusätzliche Tokens verbraucht Nicht gut, vielleicht kann ich es so machen. Es ist wieder dieselbe Aussage, außer dass wir bestimmte Felder ausschließen wollen und wir die Antwort auf eine Größe von zehn beschränkt haben. Lass mich die Eingabetaste drücken. All diese Warnungen , nur in Unternehmensplänen verfügbar sind, wurden jetzt entfernt. Das ist eine gute Nachricht, nicht wahr? Nehmen wir nun diese Aussage, gehen wir zu Nitin, und Sie müssen nichts manuell ausfüllen Sagen Sie einfach Import curl, fügen Sie die Anweisung unverändert hier ein und klicken Sie auf Lassen Sie mich jetzt hier eine kleine Änderung vornehmen. Wir haben diese Kategorien hier fest codiert. Im Moment haben wir diesen Wert fest codiert, aber in der Realität wollen wir, dass unser Agent ihn steuert. Du klickst einfach auf dieses magische Zeichen und lässt KI zaubern. Wie cool ist das? Damit ist unser Tool zum Abrufen von Nachrichten fertig. Lassen Sie uns versuchen, es auszuführen und zu sehen, ob die Dinge bis jetzt in Ordnung sind Unser KI-Agent sollte also in der Lage sein, das Tool zum Abrufen von Nachrichten zu verwenden das Tool zum Abrufen von Nachrichten um die Nachrichten abzurufen und eine Konversation für uns zu erstellen Also lass mich das löschen. Du willst es nicht. Ich möchte es manuell auslösen. Ich wähle den manuellen Auslöser und verbinde ihn mit dem AI-Agenten. Das ist gut. Dann das Chat-Modell, das wir hinzufügen müssen. Ich wähle das OpenAI-Chat-Modell und möchte, dass es kreativ ist, und ich wähle GPT GPT fünf zuletzt. Um dieses Modell verwenden zu können, müssen Sie Ihren OpenAI-Schlüssel hinzufügen Es ist sehr einfach. Sie klicken einfach auf Neue Zugangsdaten erstellen, gehen zu Ihrer Plattform open.com, erstellen einen neuen geheimen Schlüssel, geben einen Namen ein, wählen ein Projekt und erstellen den geheimen Schlüssel Dann holen Sie sich den geheimen Schlüssel, gehen erneut zu ANATN und fügen ihn Das ist alles, was Sie tun müssen, um das OpenAI-Konto einzurichten Ich hoffe, Sie können dies unabhängig tun. Okay, damit wird das Modell zu unserem Agenten hinzugefügt. Im Grunde genommen wird der Agent jetzt dieses spezielle Modell für sein Denken und Handeln und seine Gedankenkette verwenden dieses spezielle Modell für , richtig? Okay, das ist gut. Jetzt sind wir bereit , es auszulösen. Also lass es mich versuchen. Sie können also sehen, dass es diese Fetch-News-API verwendet hat. Deshalb ist das grün, lass mich zur ASN gehen und los geht's Siehst du, es geht um das neue Jahr, was im Grunde jetzt passiert, Agent wird es nicht direkt wissen, und ich konnte sehen, dass das echte Neuigkeiten sind Bingo, das sind gute Neuigkeiten. Unser KI-Agent ist in der Lage, seine Tools zu verwenden, um die Nachrichten abzurufen und dann die Ausgabe genau so zu erstellen , wie wir sie haben wollten Damit haben wir das Gehirn und den Motor unserer Caber-KI erfolgreich implementiert und getestet Nun, das ist ein sehr guter Anfang. nun in der nächsten Vorlesung daran arbeiten, Lassen Sie uns nun in der nächsten Vorlesung daran arbeiten, unserer Cubre-KI eine Stimme zu geben . Siehst du da 4. Der Fabrik eine Stimme geben durch Integration menschlicher Sprache: Wir haben unser Gehirn und unsere Nachrichtenmaschine erfolgreich aufgebaut. Aber eine Nachrichtenredaktion ohne Stimme ist nur eine stille Datenbank. Jetzt gehen wir zu einem entscheidenden Schritt über und geben der Fabrik eine Stimme Wir suchen nicht nach robotergestützter Text-to-Speech-Methode. Wir wollen eine menschliche Darbietung, die das Warten auf eine aktuelle Geschichte einfängt. Um dies zu erreichen, integrieren wir 11 Labore. Sie sind unbestrittene Marktführer im Bereich generativer Sprach-KI setzen den weltweiten Standard für emotionale Tiefe und Stimmrealismus Wenn Sie eine ElevenLabs-Stimme hören, Sie nicht nur Worte Sie hören die Breite, die Trittfrequenz und die Autorität eines Für unser Projekt müssen wir nun die Stimme unserer Interpreten auswählen, müssen wir nun die Stimme unserer Interpreten auswählen damit wir zu den Stimmen gehen und uns die Stimmenbibliothek ansehen können den Stimmen gehen und uns die Stimmenbibliothek ansehen Das ist ausschließlich Ihrer Kreativität überlassen. Ich möchte keine zwei Stimmen empfehlen. Sie können zwei Männerstimmen, zwei Frauenstimmen, eine Männerstimme und eine Frauenstimme wählen, in welcher Kombination auch immer Sie verwenden möchten, sowie Sie können eine Stimme für Kinder wählen und vielleicht ist das sogar eine nette Idee, wo Kinder über Neuigkeiten diskutieren und Sie auf dem Laufenden halten. Außerdem müssen Sie sich nicht für die Stimmen entscheiden , die Englisch sprechen. Sie können eine Vielzahl von Sprachen verwenden, die ElevenLabs unterstützt. Wir bitten Sie, Wir bitten Sie einfach zu einer beliebigen Stimme zu gehen und deren Sprach-ID zu kopieren Im Grunde musst du zwei Sprach-IDs wie diese finden, die du deinen Darstellern der Show geben kannst Ja. Nun, bevor wir den gesamten Ablauf automatisieren, müssen wir die Verbindung x beweisen. Stellen Sie sich das als Handschlag zwischen unserer Logik und unserer Stimme Ich habe die schwere Arbeit hier schon erledigt. Ich habe die Zeit damit verbracht, mich in der Dokumentation zurechtzufinden, die API-Endpunkte zu finden, die am besten reagieren, und die spezifischen Stimmen auszuwählen, die die Autorität unserer Nachrichtenredaktionen zum Wenn Sie diese Forschungsreise selbst erleben möchten , können Sie sich gerne mit der technischen Dokumentation befassen In dieser Sitzung überspringe ich jedoch das Ausprobieren, um Ihnen das optimierte Endergebnis zu zeigen Das ist der Befehl curl, der funktioniert. Lass es mich dir sofort zeigen. Lass mich zum Terminal gehen. Füge es hier ein. Es scheint nicht in Powershell zu funktionieren Das ist okay. Und lass es mich sofort beweisen. Lassen Sie mich den Curl-Befehl hier einfügen und die Eingabetaste drücken. Geh zu diesem Ort. Sie können sehen, dass diese Datei Podcast Temp Three hier erstellt wurde. Es wurde von ElevenLabs heruntergeladen. Lass es mich für dich spielen Du kannst also sehen, dass es schon funktioniert, oder? Der Befehl curl funktioniert und das ist der Punkt. Vielleicht möchten Sie den Befehl curl selbst ausführen und diesen Podcast herunterladen und anhören . Das ist völlig in Ordnung Was ich jetzt tun möchte, ist mit der Integration in Ant und den Workflow zu beginnen, und dafür benötigen wir einen Anforderungsknoten. Also sttprQuest klicke darauf. Und importiere den curl-Befehl, den ich bereits kopiert habe. Ich importiere es einfach sofort hierher. Wie Sie sehen, ist der Knoten korrekt erstellt, ohne all diese Felder ausfüllen zu müssen. Lassen Sie mich versuchen, exekutive Schritte einzuleiten und sicherzustellen, dass alles in Ordnung ist, und los geht's. Sie können sehen, dass diese Podcast-Datei mit Punkt MP Three heruntergeladen wird. Das heißt, die Anfrage ging zusammen mit der Konversation, die wir senden wollten, an ElevenLabs und ElevenLabs verarbeitet den Text und hat die MP Three-Datei für uns erstellt, die hier verfügbar ist Wie cool ist das? Nun, wir haben die harte Arbeit bereits geleistet. Jetzt geht es darum, sehen Sie, hier ist diese Konversation, die wir an 11 Labore weitergeben werden. In unserem Szenario wird es nicht fest codiert sein, da sich Nachrichten ändern können und sich entsprechend auch die Podcast-Diskussion ändern wird. Was ich damit meine , ist, dass sich alles, was in diesen Eingaben enthalten ist , ändern wird, und deshalb können wir es nicht fest codieren Ich lasse das einfach fallen. Und wie diese Eingabe in Echtzeit aussehen wird , wird diese Ausgabe des Agenten sein. Lassen Sie mich das per Drag-and-Drop ziehen und fertig. Nein, mein Bett. Lass es mich hier hinstellen, schneiden und hier hinstellen. Das ist es. Jedes Mal, wenn dieser Asient eine neue Ausgabe generiert, werden die aktualisierten Werte nun automatisch an 11 Labore weitergegeben Lassen Sie mich das auch 11 Labs nennen. Das ist ziemlich gut. Das Letzte, wie Sie gesehen haben, ElevenLabs erwartet, dass diese Eingaben in einem bestimmten Format vorliegen, in dem keine Sprach-ID so ist, dann der Ton des Textes und dann der Text, es sind keine Sonderzeichen erlaubt und all das, wir wollen sicherstellen, dass der KI-Agent eine Ausgabe produziert , die für 11 Labore geeignet ist, Das ist eine sehr wichtige Sache. Aus diesem Grund gehen wir zum AI-Agenten, gehen zur Systemaufforderung und fügen diese Anweisung hinzu. Wir möchten nur in diesem speziellen Format ausgeben. Keine Sorge, wir haben derzeit die Sprach-ID fest codiert, was wir später korrigieren werden, was in Ordnung ist. Aber das ist ein Beispiel paar Eingabeaufforderungen, bei denen wir ein Beispiel gegeben haben , dass wir nur in diesem speziellen Format ohne Markdown oder Füllstoff ausgeben möchten nur in diesem speziellen Format ohne Markdown oder Und das macht die Ausgabe für ElevenLabs drehbar und sie wird ohne Fehler Durch die Einführung dieses obligatorischen Ausgabeformats haben wir sichergestellt, dass der AI-Agent eine Ausgabe erzeugt, die von ElevenLabs problemlos verarbeitet wird . Wie cool ist das? Wir haben jetzt die Sprachcodes unseres Computers erstellt und die Ausgabe unserer Agenten direkt unserem ElevenLabs-Anforderungsknoten zugeordnet Ausgabe unserer Agenten direkt unserem ElevenLabs-Anforderungsknoten Wir sind offiziell bereit, über einzelne Komponenten hinauszugehen und das Ökosystem als Ganzes zu betrachten das Ökosystem als Ganzes zu In unserer nächsten Sitzung testen wir nicht nur einen einzelnen Knoten, wir überprüfen die gesamte Pipeline, die News-Engine, den KI-Agenten und ElevenLabs funktioniert Wir werden auf Ausführen klicken, um zu sehen, wie Echtzeitdaten durch das Gehirn fließen und sich als ausgeklügelte menschliche Stimme herauskristallisieren Es ist nicht mehr nur eine technische Übung. Es ist der Moment, in dem diese unabhängigen Tools zu einer einheitlichen, lebendigen Nachrichtenredaktion 5. Der Moment der Wahrheit – Betrieb Ihrer ersten Pipeline: Die Kabel sind angeschlossen, das Gehirn ist bereit, die Stimme ist bereit Jetzt legen wir den Schalter um. In dieser Sitzung führen wir zum ersten Mal die gesamte Pipeline durch. Wir werden unseren Agenten auslösen, ihn nach den neuesten Cricket-Schildern und globalen Sicherheitsnachrichten suchen lassen und zusehen, wie er das Drehbuch an ElevenLabs weitergibt, um unseren allerersten News-Podcast zu erstellen Ich freue mich schon darauf. Lass uns die Ausführen-Taste drücken. Okay, ElevenLabs ist auf der Arbeit. Einfach eine lustige Tatsache. Welche Text-to-Speech-Operationen wir auch immer ausführen, wir können sie tatsächlich auf ElevenLabs im Verlaufs-Tab hier überprüfen auf ElevenLabs im Verlaufs-Tab Vor 15 Minuten sind das die Operationen, die wir in der Vergangenheit durchgeführt haben Das ist cool. Guter Tipp zur Fehlerbehebung. Wie viel ich zahlen werde. Ich bin ein armer Mann. Sie bitten mich immer wieder um mehr Bezahlung. Bitte gib mir etwas Kredit. Ordnung. Ich konnte mir vorstellen, dass ElevenLabs in Green fertiggestellt ist Mal sehen, was da ist . Und Bingo, es gibt eine 1,9 MB große Datei was bedeutet, dass mein Podcast fertig ist, würde ich sagen. Lass es mich ansehen. Sarah, hast du die Neuigkeiten über Usman Kawaja gesehen? Er hat gerade seinen Ruhestand nach einer 15-jährigen Karriere im Baggy Green angekündigt und seinen Bilderbuchlauf mit dem Fifth Ashes Test in Sydney abgeschlossen Fifth Hab ich, Marcus. Das ist ein mächtiger Moment. Er ist auch nicht einfach leise zurückgetreten. Kowaja sprach auch über rassistische Stereotypen im Cricket und erinnerte alle daran, dass Sport Spielfeldes noch Arbeit vor sich Es ist, als ob Technologie, die sich von Technologie ernährt, einen Sprung nach vorne macht Und das hängt direkt mit Halbleitern zusammen. Südkoreas Technologiegiganten stehen unter neuem Druck. Oh mein Gott. Schau dir diese Qualität unserer neuen Sendung an. Wie gut ist es, nicht wahr? Gut ist, dass es auf Anhieb funktioniert hat, weil wir dieses obligatorische Ausgabeformat bereits hinzugefügt haben. Ohne dieses war es sicher , dass es gescheitert wäre. Okay, die Fabrik ist offiziell geöffnet, aber wie werden meine Benutzer diese Anwendung verwenden Sollte ich ihnen raten, in meinen Antin-Arbeitsbereich zu kommen und manuell darauf zu klicken Auf keinen Fall werden wir diese dumme Entscheidung treffen. Nun, treffen wir uns in der nächsten Vorlesung und wir werden live auf Telegram gehen. Wir sehen uns dort. 6. Inbetriebnahme Verbinden Sie Ihre Fabrik mit Telegram: Bisher haben wir in einem Aten selbst die Hebel gezogen . Das ändert sich jetzt Wir verlassen das Labor und betreten die reale Welt, indem wir unseren Workflow mit Telegram verbinden. Wir führen nicht mehr nur ein Skript aus. Wir starten einen Dienst bei dem spezielle Anfragen von Benutzern, zum Beispiel, mir die neuesten Nachrichten über Fußball oder die Geschehnisse in Bollywood mitteilen, diese gesamte automatisierte Produktionslinie auslöst diese gesamte automatisierte Produktionslinie und der Podcast am selben Ort geliefert wird Um unserer Cubre-KI ein Gesicht zu geben, haben wir uns für Telegram entschieden. Lass uns zum Telegram gehen und wir müssen zum Boot gehen, Vater Hier müssen wir ein neues Boot bauen. Gib diese Anweisung. Ich möchte ein neues Boot bauen, ein neues Boot, wie werden wir es nennen? Bitte wähle einen Namen. Wir müssen unserem Bot einen Namen geben, ich sage, ich möchte diesen Namen geben. Gut. Lass uns einen Nutzernamen für deinen Bot wählen. Ich wähle denselben Benutzer ohne Wenn und Aber. Das ist der Nutzername Das ist es. Wie cool ist das? Okay, unser Bot wurde also erfolgreich erstellt. Wir haben die STTP-API und das Token. Lassen Sie mich das kopieren und zum Antin-Workflow zurückkehren. Entfernen Sie nun diese Arbeit, wenn Sie auf Ausführen klicken, entfernen Sie das, fügen Sie Telegram hinzu. Was uns interessiert, ist , dass Chaos ausgelöst wird Ordnung. Also das ist der Auslöser, lassen Sie mich etwas zu dem neuen Telegram-Board hinzufügen, das wir erstellt haben. Also füge ich einfach das Zugriffstoken hier hinzu und speichere es. Die Verbindung wurde erfolgreich getestet. Das ist gut. Geh zurück und du kannst sehen, das ist der Telegram-Trigger. Lassen Sie uns es mit dem KI-Agenten verbinden. Lassen Sie uns also eine Verbindung herstellen und es ist Zeit, dasselbe zu testen. Dafür gehe ich auf mein Boot. Jetzt müssen wir das testen. Um zu testen, speichere ich den Workflow und klicke auf Workflow ausführen. Gehe jetzt zu Telegram. Und das ist mein Boot. Ich sage einfach Start und du kannst sehen das Boot schon läuft. Lass mich damit aufhören. Ich wollte nur testen, ob es ausgelöst wird oder nicht. Nun, eine wichtige Sache müssen wir tun: Gehen Sie in der Benutzernachricht zum AI-Agenten, gehen Sie zu Expression und machen Sie es im Vollbildmodus. Hier, Cricket, Bollywood, Generative I und Halbleiter, das ist eine dynamische Sache Jedes Mal kann der Benutzer diese Anforderung ändern. Ich würde es auf der Grundlage der Nachricht des Benutzers machen wollen. Diesmal der Benutzervorsprung, also das ist der Text. Ich werde es so ausdrücken. Wenn der Benutzer mit einer anderen Anforderung auslöst, wird diese Benutzernachrichtenaufforderung entsprechend aktualisiert. Das ist gut. Gehen Sie zurück und wie Sie verstehen können, besteht unsere Absicht nicht nur darin, den Workflow damit auszulösen. Wir wollen das Ergebnis auch am selben Ort liefern. Dafür können wir einen weiteren Knoten hinzufügen und es wird noch einmal ein Telegram-Knoten sein eine Audiodatei senden. Ja, das wollen wir senden und wer die X-Hat-ID ausgelöst hat , muss es so angeben. Die Datei, die wir senden wollen, ist die Binärdatei. Wie lautet der Name der Datei? Nun, es wird von den ElevenLabs kommen ElevenLabs hat, wie wir gesehen haben, die Datei mit diesem Namen erstellt, die Datei mit diesem Namen erstellt oder? Podcast Tempi drei Wo es spezifiziert ist, lass es mich dir in den 11 Labors zeigen, wir gehen hier hin, es ist hier. Die Dateiausgabe haben wir bereits auf Podcast-Temperatur drei eingestellt. Aus diesem Grund muss derselbe Dateiname im Telegram-Knoten verwendet werden , an den wir die Datei senden Im Wesentlichen sendet dieser Knoten eine Audiodatei an dieselbe Person, Audiodatei an die den Workflow ausgelöst hat, und die Audiodatei wird als Podcast Tempi Three benannt , den Sie als Binärdatei senden müssen. Das ist es auch schon Lass mich das speichern und es ist jetzt die Stunde der Wahrheit. Lass mich damit leben. Ich sage einfach von inaktiv zu aktiv, lass es mich so machen. Habe es so gemacht, dass ich es nicht jedes Mal ausführen muss. Wir sind damit fertig, also gehe ich zu Telegram. Ich werde sagen, was bei Fußball, Bollywood und Elon Mask vor sich geht Bollywood und Elon Mask Mal sehen, ich möchte damit keine besondere Bedeutung Es ist nur so, dass ich testen möchte, bitte versteh mich nicht falsch. Mal sehen, ob die Ausführung gestartet wurde und ob sie es tatsächlich ist. Es läuft die letzten 17 Sekunden, lass es abschließen. Ich wünschte, ich könnte die Hinrichtung live sehen. Es fällt mir sehr schwer, untätig zu sitzen und sehen, was passiert und auf die Ergebnisse zu warten Ich wünschte, ich könnte sehen, welche Notiz genau richtig läuft. sehr schwer, mich hinzusetzen und darauf zu warten, dass dieser Workflow abgeschlossen ist. Ich wünschte, es gäbe eine Möglichkeit, genau zu sehen , welcher Knoten gerade ausgeführt wird. Live-Feedback ist etwas, das wir haben. Ordnung. Da sind wir. Der Workflow ist abgeschlossen. Also lass uns sehen. Okay, der KI-Agent wurde ausgeführt und alles ist grün markiert, das heißt auf Telegram, wir sollten die Podcast-Datei sehen Und da ist sie. Ja, es ist 2 Minuten lang bis zu einer Größe von MB. Lass mich sehen, was da ist. Sarah, hast du das wilde afghanische Drama gesehen? Gabuns Nationalmannschaft wurde gerade nach ihrer katastrophalen Saison in Marokko komplett suspendiert nach ihrer katastrophalen Saison in Marokko komplett Sie haben sogar Pierre Emric Obama verboten. Das sind schwerwiegende Folgen nach der Niederlage von 32 gegen die Elfenbeinküste Ja, das ist hart, zeigt aber, wie viel im Fußball auf dem Spiel steht Unterdessen schrieb Indiana in der College-Szene Geschichte mit einem 3:8 -3-Blowout gegen Alabama in der Es macht keinen Sinn, das Audio jetzt abzuspielen. Vielleicht füge ich es einfach an , damit du es später durchgehen kannst. Ordnung. Schauen Sie sich noch einmal an, was Sie erreicht haben. Sie haben nicht nur einen einfachen Körper gebaut. Sie haben eine durchgängige Medienproduktionslinie entwickelt. Sie haben API-Architektur, Echtzeitfilterung und neuronale Sprachsynthese zu einem einzigen, benutzerfreundlichen Erlebnis kombiniert und neuronale Sprachsynthese zu . Sie sind nicht mehr nur ein Nutzer von KI, sondern sind zu einem Architekten geworden. Ihr persönlicher Newsroom ist offiziell geöffnet. Mach weiter und sende deinem Vorstand einen Befehl und höre, wie deine Schöpfung zu dir zurückspricht Bitte vergiss nicht, mir das Feedback zu schicken. Ich möchte wirklich wissen, ob dein Vater, Kinder und alle in der Familie dieses Familienwerkzeug mögen oder nicht. Nun, das war's für den Moment. Ich danke dir vielmals für deine Zeit. 7. Speicherarchitektur – über hart codierte Logik hinaus: Ordnung. In Phase eins ging es um den Bau der Nachrichtenfabrik und dieser Teil funktioniert. Wir können Nachrichten abrufen, sie verarbeiten und daraus einen Podcast oder eine neue Sendung machen, genau so, wie wir es wollen Die gesamte Pipeline läuft Ende an Ende. Die wirkliche Einschränkung besteht jedoch darin, dass alles in der Aufforderung, dem Ton, dem Stil, dem Format, allem fest codiert ist . Jeder Zuhörer hat die gleiche Erfahrung unabhängig davon, wer er ist oder wie er Nachrichten konsumiert In Phase zwei geht es darum, diese Starrheit zu durchbrechen. Verschiedene Menschen wollen, dass dieselben Nachrichten unterschiedlich übermittelt werden. Ein Vater, der am Ende des Tages zuhört , bevorzugt etwas Ruhiges und Professionelles, während seine Kinder möchten, dass dieselben Updates energisch und verspielt sind. Einige Benutzer möchten Sprachanweisungen geben, andere möchten Textnachrichten verwenden. Also lieber Englisch, andere eine andere Sprache. Wir vollziehen einen Wandel von einem System, das lediglich Inhalte produziert , hin zu einem System, das die Erfahrung an die Person anpasst, die sie konsumiert. Jetzt siehst du das eigentliche Problem. Ein Tool weiß nicht , wer mit ihm spricht. Lassen Sie uns das in Phase zwei beheben. Damit das für alle funktioniert, müssen wir weg vom Einheitscode. Wir werden ein einfaches Google-Set verwenden , das als permanenter Speicher für unsere Fabrik dient. Ich habe in unserem Google-Sitz zwei Tabs eingerichtet , die als Kommandozentrale dienen werden. Zuerst haben wir den Tab des Benutzers. Dies verfolgt Chat-IDs, Namen, Sprachen und Personas Auf diese Weise erkennt das System Ihren Vater im Vergleich zu Ihren Kindern , sobald sie auf Play klicken Dann haben wir die Registerkarte Sprachkonfiguration. Das ist unsere Casting-Agentur. stellt sicher, dass das System, wenn es Hindi und Spaß sieht, genau die ElevenLabs-Sprach-ID abruft, die für diese Stimmung benötigt wird Nun, ich konnte mir nur diese vielen Sprach-IDs schnappen, aber je nach Ihren Anforderungen können Sie einfach Ihre eigenen Charaktere, die Sprachen, die Sie unterstützen möchten, Personas erstellen und entsprechend zu ElevenLabs gehen und nach den aber je nach Ihren Anforderungen können Sie einfach Ihre eigenen Charaktere, die Sprachen, die Sie unterstützen möchten, Personas erstellen und entsprechend zu ElevenLabs gehen und nach den Stimmen suchen. Du möchtest zum Beispiel auf Spanisch suchen und ein paar Stimmen selbst erkunden und vielleicht, du weißt schon, die Sprach-ID auswählen und diese in deiner Sprach-ID für den Anker aktualisieren So fängst du an, es zu unterstützen. Es ist sehr einfach, nicht wahr? Wenn keine der Benutzeranforderungen damit übereinstimmt, wird dies dem Benutzer zugewiesen. Wir werden also niemanden enttäuschen. Wenn wir nicht mithalten können, werden wir die Nachrichten trotzdem zumindest im Standardton servieren , oder? Wie nett von uns? Und wenn Sie darüber nachdenken, geht es nicht nur um die Verteilung der Sitze. Es geht um Skalierbarkeit. diese Einstellungen auf einen Platz setzen, können Sie 100 Freunde zu Ihrem Körper hinzufügen ohne auch nur einen von zehn Knoten berühren Sie bauen ein System, das sich an den Menschen anpasst, anstatt den Menschen zu zwingen , sich an die Maschine anzupassen Das klingt vernünftig, nicht wahr? Wir sind dabei, eine ausgeklügelte Logikkette im Registrierungsblock aufzubauen , und ich möchte sichergehen, dass Sie darauf vorbereitet sind Bevor wir weitermachen, nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um Ihre Stiftung zu gründen. Bitte importieren Sie die Google Set-Vorlage in Ihr Konto und versuchen Sie, Ihren NTN-Workflow mit dem Google Set zu verbinden Ihren NTN-Workflow mit dem Google Set zu Es ist sehr einfach. Bitte gehen Sie das Dokument durch und Sie werden diesen Speicher verbinden, der es dem Gehirn, das wir gerade aufbauen, ermöglicht , tatsächlich zu funktionieren. Gehen wir zur nächsten Vorlesung und bauen den Onboarding-Agenten, Ihrer Familie endlich eine Stimme gibt. Siehst du dort 8. Der Onboarding-Agent automatisiert die Benutzerabsicht: Jetzt, wo wir unser Google-Set fertig haben, denken Sie vielleicht: Großartig, ich schicke den Link einfach an alle hundert Personen, die ich auf meinem Telegram-Boot haben will , und bitte sie, ihre Daten einzugeben, richtig Hast du so gedacht? Ich meine , sicherlich wird jeder in ein paar Minuten mit dem, was er gerade tut , eine Tabelle öffnen und seine Spracheinstellungen für die Nachrichtenkategorie perfekt eingeben seine Spracheinstellungen für die Nachrichtenkategorie , oder? Falsch. Seien wir ehrlich, deinen Vater oder deine Freunde zu bitten, eine Tabelle auszufüllen , nur um ein Chatboard zu benutzen , ist ein Rezept für eine Küstenstadt Außerdem haben wir viel Besseres mit unserem Leben zu tun , als Datenzeilen manuell zu verwalten, nicht wahr Anstatt also die schwere Arbeit selbst zu erledigen, werden wir den Onboarding-Prozess direkt in unseren Antin-Workflow integrieren den Onboarding-Prozess direkt in unseren Antin-Workflow Lassen Sie die Maschine die langweiligen Dinge erledigen , damit wir uns auf das Gesamtbild konzentrieren können Ja. Klingt gut. In Ordnung, lassen Sie uns versuchen, unseren Arbeitsablauf zu überarbeiten. Also zuerst werde ich versuchen, diese Dinge beiseite zu legen Also das ist nicht das Zeug, an dem ich im Moment arbeiten werde. Vielmehr mache ich nur eine Sache. Ich nenne es und ich nenne es News-Podcast-Fabrik. Ja. Also das Zeug funktioniert und welche Änderungen auch immer erforderlich sind, werden wir später separat vornehmen. Was ich sofort tun möchte, ist , wenn ein Nutzer eine Nachricht sendet, wir wollen zunächst auf diesem Google-Sitz nachschauen, ob der Nutzer bereits anwesend ist, ob er aktiv ist oder sich im Onboarding-Status befindet, oder? ob der Nutzer bereits anwesend ist, ob er aktiv ist oder sich im Onboarding-Status befindet, Also im Grunde ist entweder der Nutzer überhaupt nicht anwesend oder er hat hinzugefügt, aber noch nicht die Einstellungen erhalten, oder? So wollen wir also bauen. Also müssen wir diesen Knoten des Google-Sitzes hinzufügen, und was wir tun wollen, ist Gros Ich habe mein Google Seat-Konto bereits hinzugefügt. Alles was ich tun muss, ist in den Dokumenten zu sitzen. Ich muss nach Cabri AI suchen und nach Benutzer Stab suchen. Klingt gut. Wonach suchen wir an diesem Sitz? Nun, wir suchen nach einer Chat-ID. Es gibt eine Chat-ID, die vom Telegram-Trigger stammt. Wir müssen nur sicherstellen, ob es im Google Seat vorhanden ist oder nicht. Wie machen wir das? Lassen Sie mich das zunächst auslösen , damit ich die Werte hier erhalte. Um Werte zu erhalten, möchte ich mich zunächst nicht auf diese Nachrichten-Podcast-Fabrik konzentrieren. Ich werde das löschen und den Workflow ausführen, und von Telegram aus werde ich versuchen, eine Demo-Nachricht zu senden, vielleicht einen einfachen Punkt, oder? Ich möchte nur, dass der Workflow ausgelöst wird. Und wenn ich jetzt hierher gehe, sehe ich, dass diese Werte aufgefüllt werden, richtig? Also hier wollen wir einen Filter für die Chat-ID-Spalte hinzufügen . Und was sollte die Chat-ID sein? Es sollte die sein, die vom Telegram-Trigger kommt, oder? Schritt ausführen. Und ja, siehst du? Nun, weil mein Benutzer anwesend ist, der Grund, warum es da rüber geht. Wenn ich das einfach lösche, lass es mich einfach ändern, oder? Damit die Chat-Idee jetzt nicht da sein wird. Also lass mich es noch einmal ausführen. Und Sie können jetzt sehen, dass keine Daten gefunden wurden, da die Chat-ID, die vom Telegram-Trigger stammt , im Google Seat nicht mehr vorhanden ist. Sehr einfach. Darauf aufbauend wollen wir nun unsere Logik erstellen. Es könnte also mehrere Szenarien geben. Zum einen wurde die Chat-ID nie zum System hinzugefügt. Der Benutzer war also nie Teil davon, und in diesem Fall wird der Benutzer hier nicht hinzugefügt, es wird also ein neuer Benutzer sein. Okay. Schauen wir uns nun an, welche Logik wir für das Onboarding zu entwickeln versuchen Es sind also drei Szenarien möglich. Zum einen ist die Chat-ID, die diesen Workflow ausgelöst hat , niemals Teil von Google Seat. In diesem Fall nennen wir es einen neuen Nutzer und senden es an einen bestimmten Knoten, wo ein Nutzer zu diesem Google Seat hinzugefügt werden kann. Das ist einer. Zweitens ist der Benutzer Teil des Sitzes, aber der Knoten hat immer noch die Kategorien Sprache, Persona und Nachrichten angegeben Kategorien Sprache, Persona und Nachrichten die für den Benutzer standardmäßig sind In diesem Fall nennen wir es Onboarding. Bedeutet, dass der Benutzer da ist, es aber noch nicht aktiv verwendet und noch nicht in unserem System aktiviert Wir wissen nicht, wer dieser Benutzer ist. Wir kennen nur diesen Namen, nicht die Präferenzen. Oder die dritte Regel ist, dass der Benutzer da ist und wir seine Präferenzen kennen und er in unserem System aktiv ist. Drei Routen möglich. Korrekt. Um diese Regeln zu erstellen, fügen wir also einen neuen Knoten hinzu. Fügen wir also einen neuen Knoten hinzu, wechseln wir. Und aufgrund meiner Erklärung bin ich mir sicher, dass es für Sie sehr einfach sein wird. Was uns also interessiert, ist die Chat-ID, die von dieser stammt. Lassen Sie mich das für einen Moment ändern, entfernen, speichern und erneut ausführen, damit die Daten aufgefüllt Basierend auf diesen Daten aus Google Set wollen wir unsere Logik erstellen. Regel Nummer eins ist, dass die Chat-ID leer ist, und das würde bedeuten, dass der Nutzer ein neuer Nutzer ist, wir müssen den Nutzer einbinden Die zweite Regel könnte sein, dass wir uns den Status ansehen können. Schauen Sie sich den Status an und prüfen Sie , ob er dem Onboarding entspricht Richtig? Dritte Regel, bei dieser sage ich Onboarding Und die dritte Regel ist, dass dieser Benutzer sowohl präsent als auch aktiv ist. Zeichenfolge gleich zwei ist gleich aktiv, weil die Chat-ID eine Zahl ist und wir hier die Zeichenkettenoperation verwenden, also müssen wir diese Schaltfläche umschalten und Typen bei Bedarf konvertieren, richtig? Sehr einfach. Und jetzt führen wir diesen Schritt aus und es heißt, dass er aktiv ist. Das ist ein aktiver Benutzer. Aufmerksam. Und ja, die Daten fließen tatsächlich genau so, wie wir es wollten. Da es sich um einen aktiven Benutzer handelt, können wir sehen, dass dieser Artikel in der Ausgabe angezeigt wird, oder? Nur zu meiner Information, lassen Sie mich es noch einmal ausführen. Der vorherige gute Schritt. Das Ding wird verschwinden und in den Routen, wenn ich es jetzt starte, möchte ich, dass du etwas sehr Wichtiges feststellst. Wenn in diesem Google-Sitz keine Daten vorhanden sind, wir bei der Ausführung des Workflows nachzuahmen, versuchen wir bei der Ausführung des Workflows nachzuahmen, dass der Nutzer nicht anwesend ist Sie sehen, die Steuerung wurde nie umgeschaltet. Bedeutet in diesem Fall, nach diesem Google-Set kein weiterer Knoten ausgeführt wird. Das ist ein großes Problem, nicht wahr? Nun, auch kein so großes Problem. Es ist sehr einfach. Da wir es bereits geöffnet haben, lassen Sie mich es auch umbenennen. Wir sollten unsere Knoten immer umbenennen , damit sie den genauen Zweck dieses Knotens in unserem Tool widerspiegeln den genauen Zweck dieses Knotens in . Das ist kosmetisch. Gehen Sie zu den Einstellungen und sagen Sie immer Daten ausgeben. Das ist ein Muss. Wenn Sie nun Schritt 1 ausführen , werden einige Daten übertragen. Leere Daten sind auch in Ordnung, aber zumindest geht die Steuerung zum nächsten Schritt über. Wenn wir es jetzt ausführen, können Sie einen neuen Benutzer sehen, da der Benutzer sowieso nicht in unserem System vorhanden ist . Das ist cool Ich denke, wenn Sie sich über so viel Logik im Klaren sind, werden Sie in diesem Workflow absolut gut zurechtkommen. Falls nicht, dann schauen Sie sich diese Vorlesung vielleicht von Anfang an an, aber Sie müssen sich darüber im Klaren sein , was dieser Schalter hier macht. Nicht sehr komplex, aber wir müssen es verstehen. Fantastisch. Gemäß unserer Architektur sind nun drei Szenarien möglich. Der Benutzer ist neu, wird gerade aufgenommen oder ist ein aktiver Benutzer, richtig? Aktiver Benutzer ist eigentlich sehr einfach. Wir werden nur aktive Benutzer mit unserer Nachrichtenfabrik verbinden und sie werden einfach unser Produkt verwenden. Aber was ist mit dem neuen Benutzer? Was wollen wir mit ihnen machen, wenn die Nutzeranfrage nicht in unserem Google-Sitz vorhanden ist? Nun, Null Punkte für die Vermutung , dass wir den Nutzer hinzufügen möchten, oder? Falls der Benutzer noch nicht anwesend ist, fügen wir ihn oder sie hinzu, richtig? Lass uns das so machen. Wir werden den Benutzer zuerst darüber informieren, dass Sie aufgenommen wurden, eine Textnachricht senden. An wen möchten wir die Nachrichten senden Nun, gehen Sie zum Chat-Trigger und holen Sie sich die Chat-ID. An diese Person möchten wir eine Nachricht senden und was ist unsere Botschaft? Nun, mach es groß und x. Das ist es, was wir schicken werden. Wir heißen Sie herzlich willkommen persönlichen Newsroom und bitten sie, uns ihre Präferenz per Text - oder Sprachnachricht mitzuteilen, damit ihnen weitere Nachrichten in ihrem eigenen Stil zugeschickt werden können Ich glaube, das ist eine perfekte Onboarding-Nachricht, und wir müssen nicht nur hier aufhören, sondern wir werden die Nachricht auch hier zu unserem Google-Konto hinzufügen Sehr einfach. Lass es mich schnell machen. Schau es dir an, und ich sage , wo wir auf unsere Hubri-KI updaten wollen, Cheat hinzufügen oder hinzufügen oder aktualisieren Rose hinzufügen Benutzersitz. Und was wollen wir aktualisieren? Bisher werden wir nur die Chat-ID haben. Also die Chat-ID können wir über den Telegram-Trigger abrufen, also hole ich sie mir einfach von hier. Wir können auch den Vornamen bekommen. Also schnappen wir uns auch diesen . Was sonst? Vielleicht werden wir einfach die Sprache aktualisieren und der persönliche Benutzer hat sie noch nicht angegeben, sodass wir nicht aktualisieren können. Auch beim letzten Update gab es kein punktuelles Update. Was den Status angeht, sagen wir einfach Onboarding. Da der Benutzer bereits hinzugefügt wurde, sollten Sie sich vergewissern, dass der Status „Einsteigen Also Onboarding. Das ist der Status Und vergiss das nicht. Wir müssen alles auf der Chat-ID auswählen Dies ist unser Hauptschlüssel in Google Set. Ja. Lass mich zurück zu Canvas gehen, um einen Text zu schicken. Ich nenne diesen Knoten als Werbebenutzer, und dieser kann mehr sein, er spiegelt besser wider, was genau dieser Knoten tut. Hört sich sehr gut an. Lassen Sie mich das speichern und jetzt meine Zeile komplett senden, ich möchte die Zeile entfernen, löschen und lassen Sie mich den Workflow ausführen und ein einfaches High an diesen Workflow senden , damit er ausgelöst wird. Sie können sofort sehen, dass wir dieses Durcheinander haben und dass unsere Daten jetzt hier hinzugefügt wurden. unsere bevorzugte Sprache, Persona oder Nachrichtenkategorie noch nicht angegeben , offensichtlich wurde sie nicht hinzugefügt, aber was auch immer hinzugefügt werden könnte, unser Antin-Workflow hat sie hinzugefügt und das Onboarding des Benutzers gestartet Wie cool ist das? Ich bin mir sicher, dass Sie bereits von dieser Arbeit beeindruckt sind und glauben Sie mir, nach Abschluss dieses Vortrags stehen Sie kurz davor, diesen Antin-Workflow so zu gestalten, dass er die Anforderungen jedes Mitglieds in Ihrer Familie oder Ihrem Freundeskreis erfüllt die Anforderungen jedes Mitglieds . Nun, das war's für den Moment. Pass gut auf dich auf. Danke. 9. Textbasiertes Onboarding-Engine und Datennormalisierung: In Ordnung, wir haben den Fuß unseres Benutzers in der Tür. Sie haben gerade den Start angeklickt und sitzen auf unserem Google-Sitz. Aber eine Chat-ID allein macht noch keinen Newsroom aus. Wir müssen ihre Seele kennen, wissen, was ihnen wichtig ist, welche Sprache sie sprechen und welche Atmosphäre sie Ja. Schau dir die Leinwand an. Die meisten Benutzer antworten einfach auf unsere Willkommensnachricht mit einem Text. Wir haben die Onboarding-Nachricht gesendet. Höchstwahrscheinlich werden die Leute die Nachricht senden. als Produktentwickler Was ist unser nächstes Ziel als Produktentwickler? Nun, wir sollten die notwendigen Details aus der Nachricht des Benutzers zusammenfassen notwendigen Details aus der Nachricht des Benutzers Sie sagen also, wenn es Hindi ist, müssen wir die Sprache nach Hindi schicken Sie haben dafür gesorgt, dass die Atmosphäre Spaß macht, also müssen wir uns ansehen, was dem Spaß am nächsten kommt Für Hindi ist das Engste spielerisch, nicht das Professionelle müssen wir die Atmosphäre oder Persona auf spielerisch einstellen In diesem Fall müssen wir die Atmosphäre oder Persona auf spielerisch einstellen und der Nutzer interessiert sich für KI und Also müssen wir in diesem Fall die Nachrichtenkategorie auf KI und Cricket setzen , richtig? Nun, wie Sie zu Recht erkennen können, wäre es vergebliche Mühe , ein Programm zu schreiben , das diese Details analysiert und daraus die nötige Absicht ableitet, oder? Weil es eine bessere Alternative gibt. Nun, du hast verdammt recht. Wir sprechen von einem KI-Agenten , der diese Arbeit für uns erledigt. Im Grunde wollen wir, dass es Chaos sorgt, und von da an muss sich dieser Agent diese Sprachkonfiguration ansehen, für Chaos sorgt, und von da an muss sich dieser Agent diese Sprachkonfiguration ansehen, die Absicht des Benutzers mit der Konfiguration abgleichen, die wir unterstützen, und den Benutzer initialisieren und den Onboarding-Status im Grunde auf aktiv ändern Das ist die Absicht, die wir verfolgen wollen. Wenn du es verstanden hast, sind wir auf derselben Wellenlänge. Lassen Sie uns sehen, wie wir das angehen. Für das Onboarding von Benutzernachrichten füge ich einfach einen Agenten Ich nenne es einen Agenten für das Onboarding von Benutzern wie diesem und wir müssen das System und die Benutzeraufforderung definieren Lassen Sie uns zuerst an der Systemnachricht arbeiten. Dies sind die Eingabeaufforderungen, die ich geschrieben habe. Wie wir bereits besprochen haben, geht es bei dieser Aufforderung darum, den Agenten zu bitten, dieses spezielle Tool zu verwenden das Google-Set anzusehen, das wir ihm gegeben haben , und er muss im Grunde die Datenvalidierung durchführen, unabhängig davon, ob die Sprache und der persönliche Nutzer nach der er fragt, von unserem Produkt unterstützt werden oder nicht. Ist dies nicht der Fall, werden die Details mit einer Standardeinstellung initialisiert Stimmt das? Also das ist es, was wir tun wollen. Jetzt können Sie diese Aufforderung im Detail lesen und verstehen , was wir tun. Im Moment werde ich diese Nachricht in die Systemnachricht einfügen , und die Benutzernachricht ist auch sehr einfach. Alles, was wir tun, ist, äh, diese Benutzernachricht zu bekommen. Und im Grunde kannst du es vom Telegram bekommen . Was ist die Botschaft? Hier war die Nachricht diese. Ich werde diesen jetzt einfach loswerden und ihn direkt aus dem Telegram holen, vielleicht sage ich, das ist die Benutzernachricht. Fair genug? Nein, nein, hier gibt es einen Haken , denn wie NATN funktioniert, oder? Ich werde diese Nachricht nicht aus dem Telegram-Register abrufen können diese Nachricht nicht aus dem Telegram-Register Was wir also tun müssen, ist im Grunde ein festgelegtes Feld O hinzuzufügen , und ich sage nur, Set nach Wortwahl Das ist die Präferenz, die vom Benutzer kommt, und hier müssen wir zuerst diese Telegram-Triggernachrichten erhalten . Das Chaos. Okay. Also alles, was wir hier getan haben, ist, dass wir einen festen Knoten dazwischen gesetzt haben. Also schaut es sich im Grunde den Telegram-Trigger an, ruft die Nachricht ab und legt diese Eigenschaft im JSON fest, okay? Und sobald das Steuerelement die Ameise erreicht hat, wird sie einfach diesen Wert von hier abrufen und verwenden, oder? Warum müssen wir also diesen gesetzten Knoten dazwischen platzieren weil AZN mit den Tools in einem anderen Kontext läuft und es nicht direkt auf den Triggerpunkt zugreifen kann direkt auf den Triggerpunkt zugreifen Deshalb brauchen wir das dazwischen. Okay? Lass mich das Tool hinzufügen. Also, wie heißt das Tool, das wir geben? Loup unterstützt die Sprachkonfiguration, richtig? So gut. Ich nehme einfach das Google Seat-Tool, nenne es so und gebe an, welchen Sitz wir verwenden, oder? Unsere Konfiguration befindet sich also in der Sprachkonfiguration. Also gebe ich einfach den Sitz , den Google-Sitz und den Tab an, in dem sich unsere Daten befinden, die wir vom Bordagenten zu konsultieren haben, und wir müssen ein Chat-Modell hinzufügen. Ich entscheide mich für das Open-Air-Chat-Modell. Das ist eine sehr einfache Frage. Da steckt nicht viel Gedankenkette dahinter, also nehme ich in diesem Fall vier, nicht fünf ChatGPT nicht fünf Das ist in Ordnung. Speichern wir es und führen den Workflow aus. Ich sende einfach diese Standardnachricht und zuerst ist das in Ordnung. Führe es aus. Okay, die Kontrolle lag beim Onboarding-Benutzer und meine Nachricht wurde tatsächlich korrekt weitergeleitet, was eine gute Nachricht ist. Und ja, los geht's. Mit Hilfe der Aufforderung, die wir gegeben haben, war es möglich, die Sprache, die Person und das Interesse zu identifizieren die Sprache, die Person und das Interesse Wie cool ist das, oder? Das haben wir gebraucht. Das Schöne daran ist, dass es genau dem Ergebnis folgt, zu dem wir es aufgefordert haben, nachzugeben, oder? Das ist etwas sehr Gutes, sehr Schönes. Also, was müssen wir als Nächstes tun? Nun, wenn Sie sich das ansehen, ist das eine einzeilige Zeichenfolge. Das ist im Grunde alles, was drin ist. Ausgang. Ich habe nicht unbedingt direkten Zugriff auf persönliche Daten oder Interessen Wir müssen also genau die Felder aus dieser Zeichenfolge abrufen Etwas, das wir beim Codieren oft machen, oder? Also muss ich dafür nur einen kleinen Code schreiben und ich bevorzuge JavaScript. Python ist noch in der Beta-Phase. Und ich muss diesen Code eingeben, okay? Also Jason-Ausgabe, es wird mir die Ausgabe besorgen, dann möchte ich nur, dass diese Felder in dem Format geschrieben werden , das ich will. Und weil der Benutzer das Onboarding abgeschlossen hat, können wir es jetzt als aktiv bezeichnen, oder? Das ist in Ordnung Als Nächstes müssen wir nur die Daten zum Google-Set hinzufügen. Also füge Rowan Sit hinzu oder aktualisiere es. Ich nenne es Benutzerdaten aktualisieren. Und wo diese Daten hingehen, werden sie in der AbrisUser-Registerkarte Wir wollen also jede Spalte manuell zuordnen. Unsere Chat-ID ist der Primärschlüssel. Der Vorname ist bereits aktualisiert, ich möchte ihn nicht anfassen, und lassen Sie uns das tun. Ich hole mir die Chat-ID von hier. Chat-ID und die restlichen Details sind in diesem Code verfügbar. Sprache ist Sprache, Person, Interesse wird in die Nachrichtenkategorie aufgenommen und der Status ist aktiv letzte Update, das ich aus den Variablen und dem Kontext herausholen kann , ist NAF, lass mich Das ist gut. Lassen Sie mich den Schritt ausführen. Und da haben wir's. Es wird korrekt ausgeführt, also sollte ich zu Google Seat gehen, und Sie können sehen, dass die Daten genau so in unseren Google-Sitz eingegeben werden, wie wir es uns gewünscht haben. Wie cool ist das? Als Nächstes können wir dem Benutzer im Grunde genommen zum erfolgreichen Onboarding gratulieren Dafür sollten wir eine Telegram-Nachricht senden Das ist die Art der Kommunikation. Okay. Also lass mich hier klicken, ein Telegramm hinzufügen, eine Textnachricht senden. Der Name, den ich geben möchte, ist bei der Begrüßung mit an Bord. Das ist gut und wen wollen wir schicken? Ich bin mir sicher, dass Sie inzwischen damit vertraut sind , wie ich die Details auf diesen Knoten ziehe und dort ablege. Die Textnachricht, die wir senden möchten, ist diese Der Benutzer ist bereit, unsere Plattform zu nutzen. Wenn sie On-Demand-Nachrichten senden möchten, können sie dieses oder ein beliebiges Format senden, das ist in Ordnung. Äh, weil es der Agent auf der Arbeit ist , der sich darum kümmern wird. Andernfalls werden wir die Nachrichten sowieso pünktlich um acht Uhr morgens versenden . Und wie wir sicherstellen werden, dass die Nachricht um acht Uhr morgens an den Benutzer gesendet wird , darauf werden wir hinarbeiten. Mach dir keine Sorgen. Ich verspreche dir dass du das verstehen wirst und es dir auch Spaß machen wird. Ja? In Ordnung, lass mich das auch machen. Schritt ausführen. Ja, die Nachricht hätte gesendet werden sollen und das ist sie auch, oder? Also das ist die Nachricht, der Benutzer ist mit an Bord, der Ablauf funktioniert einwandfrei. Wie cool ist das? Also, Freunde, ich weiß, dass der Bildschirm langsam aussieht wie eine Schüssel mit digitalen Spaghetti Es wird kompliziert , weil wir weitere Knoten hinzufügen werden und es wird nur allmählich etwas komplexer werden Als Kursleiter werde ich dafür sorgen, dass Sie die Dinge klar verstehen, und ich werde die Komplexität schrittweise erhöhen. Ich werde die Dinge nicht in zufälliger Reihenfolge auf dich werfen. Ich bin mir sicher, dass du bei mir bist. Falls es Ihnen dennoch schwer fällt jede einzelne Verbindung und die Knotenkonfiguration, die ich mache, live zu verfolgen , habe ich Ihnen die genaue Version davon zur Verfügung gestellt. Also im Grunde, okay, lassen Sie mich es herunterladen und ich werde es zu diesem Zeitpunkt zur Verfügung stellen. Im Grunde müssen Sie zum Workflow kommen und aus einer Datei importieren. Das ist alles, was Sie tun müssen und diese Knoten werden auf magische Weise für Sie erstellt, oder? Ich würde sagen, das ist eine weitere kreative Art , mit mir synchron zu bleiben, oder? An dieser Stelle bitte ich Sie, sich darüber im Klaren zu wie wichtig dieser Onboarding-Benutzer ist Es ist in der Lage, die Nachricht von Benutzern zu analysieren, die Absicht zu verstehen und diesen Sitz genau nach den Anforderungen des Benutzers zu aktualisieren, oder? Dabei wird jedoch sichergestellt, dass die zugewiesene Persona oder Sprache tatsächlich von der Sprachkonfiguration unterstützt wird Das ist sehr, sehr wichtig, wie Sie verstehen. Für unseren Arbeitsablauf. Wir senden nicht nur eine Nachricht. Wir erstellen ein Profil. Aber warte. Was ist, wenn der Benutzer fährt oder was ist , wenn er einfach auf Tippen drückt? Wir sollten auch etwas gegen sie unternehmen. Im Moment unterstützen wir sowieso die Textnachricht für das Onboarding des Benutzers In der nächsten Lektion werden wir damit beginnen, auch den Sprachbefehl des Benutzers zu unterstützen Und glauben Sie mir, wir machen es zwar etwas komplex, aber es ist in der Tat sehr wichtig, um die Akzeptanz unseres Produkts zu erhöhen. Nun, wir sehen uns dort. Danke. 10. Multimodale Upgrades durch Implementierung der Sprachnachrichten-Integration: Willkommen zurück. Wir beherrschen Textnachrichten, aber um ein wirklich erstklassiges Produkt zu entwickeln, müssen wir den Benutzer dort treffen , wo er sich gerade befindet und wo ist, oft unterwegs ist und es vorzieht, einfach zu reden Wir sind dabei, unseren Bot zu einem multimodalen Kraftpaket zu machen einem multimodalen Kraftpaket indem wir Sprachnachrichten beim Boarding unterstützen Aufgeregt? Ja, das wollen wir. Okay, es fängt also mit Okay an. Lass es mich ein bisschen minimieren und wir werden uns später auf diese Agenten-Sache konzentrieren. Also werde ich es einfach so ausdrücken und vorerst nicht auf dieses konzentrieren, also lege ich es einfach hier hin. Im Moment sagen wir, wenn der Benutzer mitmacht, wird er die Nachricht senden. Diese Nachricht könnte entweder Text oder Sprache sein. Jetzt müssen Stimme und Text unterschiedlich interpretiert werden, oder? Das Erste, was wir hier tun müssen , um unseren Workflow intelligent zu gestalten , ist das Hinzufügen eines Switch-Knotens. Lassen Sie mich das hier hinzufügen. Und der Name wird Stimme oder Text sein. Wenn es Sprache ist, wird sie in einen Kanal übertragen. Wenn es sich um eine Textnachricht handelt, folgt sie einer anderen Route. Das ist die Erwartung. Daran ist nichts Kompliziertes, oder? Also ich sage, wenn es sich um Textnachrichten handelt, füge einen Routing-Root hinzu, lass mich einen Telegram-Trigger hinzufügen. Wenn es sich um Textnachrichten handelt, wird der Telegram-Trigger hier definitiv Text enthalten. Darauf werden wir eine Logik aufbauen. Wenn es existiert, bedeutet es, dass es sich um eine Textnachricht handelt, führen Sie den Schritt aus und es funktioniert einwandfrei. Das ist gut. Es hat früher sowieso gut funktioniert. Lassen Sie mich jetzt eine Sprachnachricht senden. Aber bevor wir das tun, muss ich dies auf den Onboarding-Status ändern , damit die Nachricht auch wirklich ankommt. Wenn es aktiv ist, wird es definitiv einen ganz anderen Weg einschlagen Jetzt sende ich eine Sprachnachricht. Ich will die Nachrichten auf Englisch haben, sie professionell gestalten und mir liegt die Wissenschaft sehr am Herzen. Ich habe einige Nachrichten gesendet. Lassen Sie mich den Workflow speichern und ausführen. Okay. Es ist hergekommen, aber danach ist es nicht mehr gegangen, oder? Lass uns sehen. Ja. Es war also kein Text drin und ohne ihn gab es keine Route, er führte nirgendwohin. Ich habe das genau gemacht, um das nachzuahmen , weil ich diese Sprach-ID wollte Also die Datei-ID ist das. Und wenn es existiert, wenn es existiert, dann ist es eine Sprachnachricht. Sehr einfach, sehr clever. Lass es mich so machen, Schritt ausführen. Und wenn es sich um Sprachnachrichten handelt, geht es auf diese Route. Wenn es sich um eine Textnachricht handelt, wird sie auf diese Route übertragen. Nur für das Aussehen möchte ich zuerst eine Stimme erheben und dann Textnachrichten, das ist gut. Das klingt gut. Wenn es sich um eine Textnachricht handelt, folgt sie dieser Route. Wenn es sich um eine Sprachnachricht handelt, folgt sie einer anderen Route. Gut. Das ist hervorragend, aber was ist, wenn es eine Sprachnachricht ist? Können wir es direkt unserem Agenten geben? Nein, unser ChatGPT-Modell eignet sich gut für die Verarbeitung von Textnachrichten, aber es wird den Ton nicht verstehen, oder Also müssen wir zuerst die Datei herunterladen und sie einem Modell geben, das Sprache versteht, richtig? Laden wir also zuerst die Datei herunter und gehen dazu zu Telegram. Holen Sie sich eine Datei, keine Download-Datei, tut mir leid. Holen Sie sich eine Datei. Welche Datei es ist dieselbe Datei, deren Datei-ID wir hier gespeichert haben. Also hol dir das und lade die Datei herunter. Das wollen wir. Okay. Exakt. Das ist gut. Die Datei wird heruntergeladen. Als Nächstes müssen wir diese Stimme in Text umwandeln. Ich sage OpenAI. Wir müssen einen OpenAI-Aufruf tätigen und wir wollen die Datei transkribieren Transkribieren Sie eine Aufnahme. Es muss mit diesen Daten übereinstimmen. Ja, das Eingabefeld ist in Ordnung. Ich werde das hinrichten drücken. Mein Konto ist bereits verbunden und Sie können das sehen. Das ist die Nachricht, die ich vor ein paar Minuten direkt vor Ihnen gesendet habe . Und OpenAI ist in der Lage, diese Nachricht zu erkennen und uns den Text zu geben Wie cool. Das hilft sehr. Jetzt können wir diesen Text wieder demselben Agenten geben und dafür sorgen, dass er auch mit Sprachbefehlen funktioniert. Grundsätzlich verwenden wir keinen anderen Agenten nur für diese Anforderung. Um diese Stimme und den Text zu einem Medium zusammenzuführen, verwenden wir den Merge Node, und ich werde die Verbindung trennen. Ich füge die Textnachricht auch nur zu diesem Merge-Node hinzu und gebe sie dann an, um die On-Boarding-Präferenz festzulegen. Okay. Im Grunde wollen wir wissen, ob es sich bei der Nachricht um eine Sprach- oder eine Textnachricht handelt, sie hier zusammenführen und bevor wir zum Onboarding-Agenten gehen, sollte sie wie eine aussehen Das ist die Frage hier und dann in den Onboarding-Einstellungen. Lassen Sie mich das ausführen Zuvor hatten wir diese Onboarding-Präferenz nur zum Lesen der Telegram-Textnachricht festgelegt nur zum Lesen der Telegram-Textnachricht Aber jetzt kommen auch Nachrichten aus dem Audio. Wir müssen hier eine Oder-Bedingung erstellen. Ich erhalte diese Nachricht und schneide das einfach aus, schneide das aus, entferne es hier, gehe zu diesem Javascript, füge es hier ein. Und schlag. Das ist es. Wenn die Nachricht von Audio kommt, wird sie diese übernehmen, sonst wird sie vom Telegram-Trigger übernommen, was in Ordnung ist. Es ist gut. Schön und der Rest der Nachricht, nichts, was wir ändern müssen. Ich führe das einfach aus und führe auch diesen Agenten aus. sehe, ja, es ist in der Tat in der Lage, Englischkenntnisse und mein Interesse an der Wissenschaft anzuerkennen . Das ist gut. Das bedeutet, dass wir den Rest des Flusses nicht anfassen müssen. Das wird genauso funktionieren. Ich frage mich nur, warum ist das Polo und so? Okay. Was ist das? Okay. Weil ich den Text etwas auf diese Seite verschoben habe, um den Bildschirm für dich weniger zu beanspruchen, oder? Das ist zusätzlicher Aufwand, den ich unternehme. Bitte schätze das, Mann. Okay, lassen Sie mich das ausführen. Jetzt sollte der Text so übergeben werden, wie wir es möchten, und als Nächstes möchten wir die Daten zum Google-Sitz hinzufügen. Ja, funktioniert wie Msic und sendet dann die Textnachricht. An den Telegram-Benutzer. Jede Einheit kommt zusammen und arbeitet wie ein Team. Das ist die Stärke von Ant und Workflow, und das ist die Stärke von generativer KI, würde ich sagen. Falls Sie sich nun fragen, warum wir diesen Merge - und diesen Set-Knoten haben, also ob es sich bei der Eingabe um Text oder ein Sprachprotokoll handelt, sollten sich beide an diesem Merge-Knoten treffen In dieser Sitzung haben wir die Unterstützung von Sprachbefehlen für das Onboarding eines Benutzers vorgestellt Sprachbefehlen für das Onboarding eines Verwendung von OpenAI ist also ein Whisper-Modell, und dieser Merge-Knoten stellt sicher, ob es sich bei der Eingabe um Text oder eine Sprachtranskription Beide treffen sich am Das ist wunderschöne Technik. Wir haben zwei verschiedene Arten der Kommunikation zu einem einzigen Wahrheitsstrom zusammengefasst Ja. Wir verwenden dann Set Onboarding Preference , um unsere Daten sauber zu halten und sie an unseren Onboarding-Benutzeragenten weiterzuleiten Lassen Sie mich nun ein wenig Mühe geben, unseren Bildschirm übersichtlicher zu gestalten Also, so will ich das machen, und das muss hier sein und das Ich liebe das übrigens. Nachdem man sich viel Mühe gegeben hat, etwas zu bauen, ist es völlig akzeptabel, sich etwas Mühe zu geben, damit es ansehnlicher aussieht Ja, ich hoffe, Sie sind sicher , dass Sie mit Sticky einverstanden sind. Fügen Sie eine Haftnotiz Ändere die Farbe. Ich bevorzuge diesen. Nein. Ändere vielleicht die Farbe zu diesem. Nennen wir es Registrierungs - und Onboarding-Agent. Das ist ein guter Name. Mach es groß und alles ist darin gruppiert. Was wir hier tun, war sogar das Hinzufügen des Benutzers Teil des Onboardings Man kann es Registrierung oder Ersteintrag oder so nennen , aber es war auch nur Teil des Onboardings. Das haben wir getan Danach ist das Senden und Speichern der Einstellungen durch den Benutzer wieder Teil des Onboardings Wir benennen es als Registrierungs - und Onboarding-Agent, damit es für Sie besser aussieht Wenn ich das jetzt mache, muss ich diesen hier her bringen, weil ich ihn beiseite gelegt hatte, weil wir uns auf die Registrierung und den Onboarding-Agent konzentrieren wollten auf die Registrierung und den Onboarding-Agent konzentrieren Aber das haben wir jetzt wunderbar abgeschlossen, also ist es an der Zeit, sich noch einmal auf die News-Podcast-Fabrik zu konzentrieren noch einmal auf die News-Podcast-Fabrik , um die eigentlichen Nachrichten zu produzieren Ja. Aber bevor wir weitermachen, lade ich diesen Workflow herunter und stelle ihn Ihnen in diesem Zustand zur Verfügung. Falls es Ihnen schwerfällt, mir zu folgen, können Sie diese Datei einfach in diesen Workflow importieren, und wir werden uns noch einmal synchronisieren. Ja. Ja, die Registrierung ist abgeschlossen, Benutzer ist im System. Jetzt ist es an der Zeit, mit der Produktion der eigentlichen Nachrichten zu beginnen. Gehen wir in der nächsten Sitzung zur Nachrichtenmaschine über. Wir sehen uns dort. 11. Verwandeln Sie Chaos in Struktur Der Übersetzer 'Felder bearbeiten': Hallo, ein herzliches Willkommen in diesem Bereich. Wir haben unsere Benutzer erfolgreich integriert. Sie haben ein Profil, eine Sprache und eine Atmosphäre. Aber jetzt kommt der wichtigste Teil, ihnen die Neuigkeiten zu geben, ihren personalisierten Nachrichten-Podcast , dem sie sich sehnen Lassen Sie uns in dieser Sitzung darauf hinarbeiten. Ich bin sicher, du bist begeistert. Ja. Okay. Schau dir das an. Während wir das Onboarding abgeschlossen haben, haben wir Unterstützung für Text- und Sprachnachrichten erworben Unterstützung für Text- und Sprachnachrichten Die gute Nachricht ist, dass wir diese Unterstützung auf jeden Fall anbieten wollen , wenn ein Benutzer nach den aktuellen Neuigkeiten fragt Wir wollen nicht, dass sie vielleicht eintippen wollen , dass sie an Neuigkeiten aus den Bereichen Generative Wissenschaft und Fußball interessiert sind , oder dass sie dafür eine Sprachnachricht schicken können, oder? Die gute Nachricht ist, dass es keine Überarbeitung geben wird. Wir müssen nur kopieren und einfügen. Ich mache hier einfach Control D. Ich mache es immer noch eins nach dem anderen für dich. Diese Nachricht wird als Stimme oder Text hierher kommen. Anfrage, Ls. Ich mag diese Sprach- oder Textabfrage nicht. Benennen kann jeder besser als ich. Sprach- oder Textabfrage. Andererseits müssen wir das, genau wie zuvor , tun. Ich mache Control D, es ist hier, und du musst es so ausdrücken. Wenn es Sprachnachrichten sind, holen Sie sich die Datei und transkribieren Sie die Das ist gut. Zunächst kategorisieren wir, ob der Benutzer eine Sprachnachricht oder eine Textnachricht mit der Absicht gesendet hat , die Nachricht erhalten. Dann holen wir uns die Datei, transkribieren die Aufzeichnung so, wie wir es zuvor gemacht haben, und dann senden wir die Nachricht an den AI-Agenten Okay. Nun, es gibt ein paar knifflige Dinge. Nun, dieses etwas knifflige Konzept hier. Ich möchte, dass Sie zuerst die Herausforderung verstehen , damit Sie, wenn wir auf eine Lösung hinarbeiten, eine gute Vorstellung davon haben warum wir das auf eine bestimmte Weise tun. News Podcast Factory ist eine, aber es gibt News Podcast Factory ist eine, mehrere Möglichkeiten, sie aufzurufen Der Benutzer könnte eine Sprachnachricht senden, Benutzer könnte eine Textnachricht senden Oder wir haben ihnen auch versprochen, alle acht Uhr morgens einen Nachrichten-Podcast zu liefern . Derselbe Agent muss auf unterschiedliche Weise mit Daten versorgt werden. Manchmal erhalten wir sie direkt vom Arbeitsplatz aus , weil die Nachricht von Anfang an geplant ist und der Benutzer nie etwas sendet. Manchmal per Spracheingabe und manchmal per Text. Das ist verständlich. Um dies nun in NA Ten im großen Maßstab zu erreichen, müssen wir den Set-Knoten verwenden. Lassen Sie mich den Workflow so ausführen, diese Knoten perfekt ausgeführt werden , sodass wir Daten haben, während wir die weiteren Knoten hinzufügen. Lassen Sie mich das ausführen und ich sage Fußballnachrichten 2026 Hier ist der Text. Das ist ziemlich gut. Jetzt müssen wir hier ein festgelegtes Feld hinzufügen. Wir werden diese Nachricht als im Sprachmodus empfangene Nachricht bezeichnen und sagen, dass wir sie manuell hinzufügen möchten. Wir müssen die Suchabfrage abrufen, was dieser Text sehr einfach ist, sowie die Chat-ID Also nenne ich es Chat-ID intern und wir werden es von Telegram bekommen Du wirst es vollkommen verstehen, wenn wir es mit dem KI-Agenten Also das müssen wir tun. Jetzt müssen wir dasselbe auch für die Textnachricht wiederholen. Also aus Zeitgründen mache ich es einfach selbst. Ich pausiere die Aufnahme, okay? Okay. Hier ist es. Im Grunde genommen haben wir Folgendes getan Wenn der Benutzer eine Textnachricht sendet, erhalten wir die Suchabfrage und wir erhalten die interne Chat-ID mit diesem Wert. Und, äh, das ist in Ordnung. Dann ist das etwas hier. Das ist wunderschön. Jetzt sind wir fast schon da. Als Nächstes müssen wir einen weiteren Set-Knoten hinzufügen, und jetzt führen wir die Normalisierung durch Nur eine Wiederholung Ich habe eine Suchabfrage und die Daten kommen direkt aus der Suche aus dem JSON, ich habe ein weiteres internes Feld für die Chat-ID , aus dem die Daten stammen. Hat eine interne ID. gehe davon aus, dass es mir egal ist, ob der Benutzer Textnachrichten oder Sprachnachrichten gesendet hat . Indem ich hierher gekommen bin, ist es eins geworden. Es ist jetzt uniformiert. Das nennen wir Normalisierung. Als Nächstes müssen wir noch einmal in das Google-Set schauen und die Benutzereinstellungen anhand der Chat-ID abrufen Benutzereinstellungen anhand der , die wir erhalten haben Hol Rose. Unser Set ist Cabri AI und es ist Userstab, den wir uns ansehen müssen Lassen Sie uns hier einen Filter hinzufügen. Wir wollen uns die Chat-ID ansehen, wo sie mit der Jason-Chat-ID übereinstimmt. Ich komme aus dem vorherigen Feld. Führt den vorherigen Knoten aus. Lassen Sie uns den vorherigen Knoten ausführen. Da ist diese Chat-ID. Das müssen wir per Drag & Drop verschieben und wenn wir es ausführen, werden die Daten vom Google Seat wieder wie Mzic funktionieren Lassen Sie mich das umbenennen, um den Benutzer abzurufen. Ein weiterer Knoten, den wir abrufen möchten, ist C, indem wir die Daten aus der Benutzertabelle abrufen, haben wir die Persona und diese Wir müssen noch die Sprachkonfiguration dafür bekommen. Zum Beispiel, wie heißt der Moderator? Wie lautet der Name von Anchor Two, ihre Sprach-ID? All diese Details müssen wir aus der Sprachkonfiguration abrufen. Natürlich würden Sie sich fragen, warum Sie diese Daten nicht auch nur auf dieser Registerkarte ablegen sollten. Nun, mein Freund, es ist notwendig, weil wir nicht wollen, dass dieselben Sprach-IDs für jeden Benutzer mehrmals wiederholt werden. Wenn Sie morgen eine Änderung vornehmen möchten, ist dies ein einziger Ort, an dem Sie die Änderung einfach vornehmen können. Wenn es Nutzer sind, dann muss man das an mehreren Stellen machen , nicht gut. Deshalb müssen wir uns um die beiden Wasserhähne kümmern, nur für den Fall, dass Sie denken, dass es nur ein langweiliger Job ist Es ist notwendig, bitte haben Sie Geduld mit mir. Nehmen Sie Platz und wir holen diesmal die Stimmen ab, also holen Und wo holen wir uns die Stimmen von Cabri AI, und was ist Es ist Sprachkonfiguration. Jetzt sind die Benutzerdaten bei uns verfügbar, oder? Wir können die Filter dafür also ganz einfach einrichten. Sprache muss die Sprache des Benutzers sein. Okay? Dann füge einen weiteren Filter hinzu. Persona muss diejenige sein, die vom Benutzer angegeben wurde . Und das ist alles Mit diesen beiden Filtern wird es in der Lage sein, genau zu identifizieren , welche Ankerstimme und, Sie wissen schon, an welcher Ankerstimme wir interessiert sind. Das ist also gut. Lass mich auf Ausführen klicken. Und du siehst, ja. Also Englisch und professionell, das ist magisch in Reihe Nummer fünf. Also ja, da ist es. Im Grunde fragt der Benutzer nach Brian und Sarah, in diesen Stimmen, das ist die Magie. Ordnung, wir sind bereit, diese Daten an unseren KI-Agenten zu senden und unsere personalisierte Nacktshow fertig zu stellen . Also lass mich eine Verbindung herstellen. Und an der Eingabeaufforderung für KI-Agenten sind von früher bis heute einige Änderungen erforderlich Eingabeaufforderung für KI-Agenten sind von früher bis heute weil wir jetzt eine Menge Dinge getan haben, oder? Diese müssen wir berücksichtigen. Hier sind also die aktualisierten Benutzer- und Systemprobleme , die wir in unserem Agenten aktualisieren müssen Im Grunde ist das die eingehende Anfrage, die an unseren Agenten geht, und das sind die Interessen der Nutzer, richtig, Nachrichtenkategorie usw. kommen vom Google-Server, den wir an unseren Agenten weiterleiten müssen , um die personalisierte Nachrichtensendung zu erhalten , All diese schnellen Änderungen sollen die neuen Funktionen unterstützen , die wir einführen um die Akzeptanz zu erhöhen, da Google Seat eingeführt wird, und die Unterstützung von Audio-, Text- und Sprachnachrichten, Onboarding usw., was eine zusätzliche Komplexität mit und die Unterstützung von Audio-, Text- und Sprachnachrichten, Onboarding usw., was eine sich bringt, die innerhalb der Eingabeaufforderung behandelt werden muss, oder? Lassen Sie mich das kopieren und in unsere Agenten-Eingabeaufforderung einfügen. Wie Sie in den Fußballnachrichten von 2026 sehen können, ist das die Botschaft, die wir an den Agenten senden wollten, und sie kommt korrekt hierher. Was ein gutes Zeichen ist. Lassen Sie mich es jetzt ausführen. Und da haben wir's. Das Tool wurde vom Agenten aufgerufen und hat die notwendige Arbeit geleistet , um einen Fußballnachrichten-Podcast für uns zu erstellen einen Fußballnachrichten-Podcast für uns Das ist genau das, was wir erreichen wollten, richtig? Nun, wir sind fast fertig. Die meisten Funktionen , die wir geplant haben, wurden bereits geliefert. Das sind gute Neuigkeiten. Es bleibt uns nur noch eine Funktion übrig. Wie wäre es, diesen personalisierten Podcast täglich um acht Uhr morgens an die Nutzer zu senden täglich um acht Uhr morgens an , damit sie konsumieren können, und wir möchten unserer Familie und Freunden dieses Lächeln ins Gesicht zaubern . Lassen Sie uns es in der nächsten Sitzung implementieren. Siehst du dort. Danke. 12. Das Geschenk der Zeit – Planung automatischer Vormittagsshows: Hallo, da. Willkommen zu dieser Sitzung. Wir haben das Gehirn, die Ohren und das Gedächtnis gebaut . Aber jetzt werden wir das Herz hinzufügen. Denken Sie darüber nach, warum wir diese Reise begonnen haben. Es ging nicht nur darum, dass Knoten auf dem Bildschirm grün wurden. Es sollte unserer Familie und unseren Freunden ein Lächeln ins Gesicht zaubern. Stellen Sie sich vor, Ihr Vater, Ihre Schwester oder Ihr bester Freund wachen mit einer Benachrichtigung auf Sie drücken auf Play und hören eine hochwertige professionelle Nacktshow speziell für sie in ihrer Sprache entworfen wurde und das Thema behandelt, das sie lieben Kein Scrollen, kein Geräusch, nur purer Wert. Es ist nicht so, dass wir die Text- oder Sprachnachrichten beenden werden , es ist nur so, dass wir unseren Arbeitsablauf weiter aufwerten wollen unseren Arbeitsablauf weiter aufwerten wollen Worauf warten wir darauf? Lassen Sie uns es sofort implementieren. Ich füge einfach einen Zeitplan-Trigger hinzu. Und wie oft wir vielleicht täglich 8:00 Uhr einplanen wollen, werde ich automatisch an jedem Tag um 8:00 Uhr ausgelöst. werde ich automatisch an jedem Tag um 8:00 Uhr ausgelöst Falls 8:00 Uhr früh für mich ist, Sie es aber noch weiter verfeinern möchten, ist das ganz Ihre Wahl Zeitplan-Trigger nicht auf diese Seite geht, kommen Sie her. Okay. Oder geplanter Auslöser. Jetzt funktioniert der geplante Trigger, obwohl er sehr interessant ist, anders. Es muss die gesamten Benutzer scannen. Die Benutzer, die angemeldet sind, werden dies überspringen, aber der Benutzer, der in unserem System aktiv ist, muss ausgewählt werden Entsprechend seiner Sprache und Persona-Newskategorie usw. müssen wir den Podcast erstellen und ihm nacheinander senden Ein neuer Podcast für jedes neue Mitglied, oder? Das versprechen wir. Fügen wir das also mit Google Seat hinzu. Es kommen keine Daten vom Nutzer, wir müssen uns auf das verlassen, was wir in unserem Google Seat haben. Aus diesem Grund wollten wir diesen permanenten Speicher aufbauen. Ich bin mir sicher, dass Ihnen diese Art, die Punkte zu verbinden, gefällt. Ich wähle Cabri AI, ich wähle die Benutzer aus, ich wähle Filter Der Status sollte aktiv sein. Wenn Sie in unserem System nicht aktiv sind, fehlt Ihnen viel. Und es gibt acht Artikel , die diese Bedingung erfüllen. Wir haben zwar mehr als das in unserem Set, aber nur acht davon sind aktiv. Also müssen wir jedem von ihnen personalisierte Nachrichten schicken. Durch die Einbeziehung dieser festgelegten Knoten haben wir es bereits sehr einfach gemacht. Ich füge einfach ein festgelegtes Feld hinzu, und dieses Mal nennen wir es Schedule News Intent. Die Suchabfrage wird diesmal ein fest codierter Wert sein. Es wird ein Briefing geplant da es keine Suchanfrage gibt, aber wir wollen trotzdem denselben Agenten verwenden Wir müssen dieses Feld erstellen, aber wir werden einen fest codierten Wert dafür haben und wir haben den Agenten bereits gebeten, das Interesse des Benutzers an dem Fall zu verwenden, dass das Termin-Briefing als Suchabfrage bereitgestellt wird Sobald der Agent das sieht, weiß er, dass er die Daten nur von Google Seat abrufen muss die Daten nur von Google Seat abrufen Der Nutzer, der reinkommt, hat keine Präferenz . Wie lautet die interne Chat-ID? Die interne Chat-ID wird demnächst die Chat-ID sein. Das kommt diesmal von der Google-Seite. Sehr einfach Schritt ausführen und wir haben die Daten. Wenn wir diese Daten haben, genau wie wir es für Sprach- und Textabsichten getan haben, können wir ihnen diese auch geben, um die Suchabsicht zu formatieren , sodass die Daten an den Agenten weitergegeben werden können. Ich habe das vorhin verpasst. Lass es mich so ausdrücken. Sie sehen, sogar Fetch User und Fetch Voice funktionieren in der internen Nachrichtenfabrik Es hängt nicht wirklich davon ab ob es sich um Sprach - oder Textnachrichten handelt Es ist ein zentraler Bestandteil des Agenten. Also ich möchte es hier reinbringen und das war's. Schau dir jetzt diese Schönheit an. Wir haben jetzt Bot-Unterstützung für Sprachtext sowie für geplante Nachrichten. Ohne dass ein Benutzer nach dem Podcast fragen muss, wird er morgens automatisch zugestellt und macht seinen Morgen Wie lockig ist das? Bitte importiere diesen Workflow in dein Antin und vergiss nicht, es zu versuchen Und falls du fauler bist, als ich mir vorstellen kann, lass uns noch einmal eine Verbindung herstellen, und wir werden all diese Funktionen ausprobieren und sicherstellen, dass alles in perfekter Ordnung ist. Setz dich da hin. Passen Sie auf sich auf.