Für die Plattform Travel AssistantAgent automatisiert dieser Workflow die Planung von Reisen, indem er Chat-Nachrichten empfängt und verarbeitet. Er nutzt eine Kombination aus LangChain und MongoDB Atlas, um relevante Punkte von Interesse zu speichern und abzurufen. Dadurch erhalten Nutzer personalisierte Reiseempfehlungen und können effizient auf Informationen zugreifen. Die Integration von KI-gestützten Modellen verbessert die Benutzererfahrung und ermöglicht eine schnelle, präzise Antwort auf Reiseanfragen.
Dieses Workflow-System richtet sich an:
- Reiseveranstalter: Die Agenten können bei der Planung von Reisen helfen, indem sie relevante Punkte von Interesse finden.
- Entwickler: Die Integration von Webhooks und Datenbanken ermöglicht Entwicklern, ihre Anwendungen zu erweitern.
- Unternehmen: Firmen, die ihren Kunden personalisierte Reiseempfehlungen geben möchten.
- Datenanalysten: Die Verwendung von MongoDB für die Speicherung und den Abruf von Daten ist ideal für Analysen und Berichte.
Dieses Workflow-System löst folgende Probleme:
- Datenorganisation: Es ermöglicht die Speicherung und den Abruf von Konversationsverläufen und Reiseinformationen in einer strukturierten Datenbank.
- Effiziente Informationsbeschaffung: Durch die Verwendung von Vektor-Suchtechnologien können Benutzer schnell relevante Punkte von Interesse finden.
- Automatisierung von Reiseanfragen: Der Workflow automatisiert die Verarbeitung von Anfragen, wodurch die Reaktionszeit auf Kundenanfragen verkürzt wird.
Der Workflow besteht aus folgenden Schritten:
1. Webhook-Empfang: Der Workflow wird durch den Empfang einer Chat-Nachricht über einen Webhook ausgelöst.
2. Speicherung von Konversationsdaten: Die MongoDB Chat Memory speichert die Konversationen zur späteren Verwendung.
3. Verwendung des Google Gemini Chat Modells: Das Modell verarbeitet die eingehenden Nachrichten und generiert Antworten.
4. Vektorspeicherung: Die MongoDB Atlas Vector Store speichert Informationen über Punkte von Interesse für eine effiziente Suche.
5. Datenverarbeitung: Eingehende Daten werden durch den Default Data Loader verarbeitet und in die Datenbank eingefügt.
6. Antwortgenerierung: Der AI Traveling Planner Agent verwendet die gespeicherten Daten, um relevante Antworten auf Benutzeranfragen zu geben.
Benutzer können diesen Workflow anpassen:
- API-Schlüssel: Benutzer sollten ihre Google API- und OpenAI-API-Schlüssel konfigurieren, um auf die entsprechenden Dienste zuzugreifen.
- Datenbankanpassungen: Es ist wichtig, die MongoDB-Verbindungszeichenfolge und den Datenbanknamen zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt gespeichert werden.
- Anpassung der Punkte von Interesse: Benutzer können die Struktur der Punkte von Interesse anpassen, indem sie die JSON-Daten im Webhook ändern.
- Änderung der Agentenparameter: Die Parameter des AI Traveling Planner Agent können geändert werden, um die maximale Anzahl der Iterationen oder die Systemnachricht anzupassen.