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Relevanz-KI – Das Zuhause Ihrer KI-Belegschaft

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Relevanz-KI-SDK

Willkommen beim Relevance AI SDK! Dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Einrichtung und Verwendung des SDK für die Interaktion mit Ihren KI-Agenten, -Tools und -Wissen.

Installation

Um zu beginnen, müssen Sie die RelevanceAI-Bibliothek in einer Python 3-Umgebung installieren. Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus:

pip install relevanceai

Ein Konto erstellen

Stellen Sie vor der Verwendung des SDK sicher, dass Sie über ein Konto bei Relevance AI verfügen.

1. Eröffnen Sie ein kostenloses Konto bei Relevance AI und melden Sie sich an.
2. Erstellen Sie bei SDK Login einen neuen geheimen Schlüssel. Scrollen Sie zum Ende der Integrationsseite, klicken Sie auf „+ Neuen geheimen Schlüssel erstellen“ und wählen Sie „Administrator“-Berechtigungen aus.

Richten Sie Ihren Client ein

Um mit Relevance AI interagieren zu können, müssen Sie einen Client einrichten. Beginnen Sie mit dem Importieren der Bibliothek:

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

Validieren Sie die Anmeldeinformationen des Kunden

Sie können Ihre Client-Anmeldeinformationen validieren, indem Sie sie als Umgebungsvariablen speichern und sie mit python-dotenv oder der os -Bibliothek in Ihr Projekt laden:

 RAI_API_KEY =
RAI_REGION =
RAI_PROJECT = 

 from dotenv import load_dotenv
load_dotenv ()

from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

Alternativ können Sie die Anmeldeinformationen direkt an den Client übergeben:

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI (
    api_key = "your_api_key" , 
    region = "your_region" , 
    project = "your_project"
)

Sie können jetzt mit der Verwendung von Relevance AI über das Python SDK beginnen.

Schnellstart

Verwenden von Agenten und Aufgaben

Listen Sie alle Agenten in Ihrem Projekt auf:

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

my_agents = client . agents . list_agents ()
print ( my_agents )

Rufen Sie einen bestimmten Agenten ab und interagieren Sie mit ihm:

 my_agent = client . agents . retrieve_agent ( agent_id = "xxxxxxxx" )

message = "Let's qualify this lead: n n Name: Ethan Trang n n Company: Relevance AI n n Email: [email protected]"

triggered_task = client . tasks . trigger_task (
    agent_id = "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx" , 
    message = message
)
print ( triggered_task )

Verwenden von Tools

Listen Sie alle Tools in Ihrem Projekt auf:

 my_tools = client . tools . list_tools ()
print ( my_tools )

Rufen Sie ein bestimmtes Tool ab und interagieren Sie mit ihm:

 my_tool = client . tools . retrieve_tool ( tool_id = "xxxxxxxx" )

params = { "text" : "This is text" , "number" : 245 }

tool_response = client . tools . trigger_tool (
    tool_id = "xxxxxxxx" ,
    params = params
)
print ( tool_response )

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Entdecken Sie alle verfügbaren Methoden für Agenten, Aufgaben, Tools und Wissen anhand der Dokumentation