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Relevance AI: el hogar de su fuerza laboral de IA

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SDK de IA de relevancia

¡Bienvenido al SDK de Relevance AI! Esta guía lo ayudará a configurar y comenzar a usar el SDK para interactuar con sus agentes, herramientas y conocimientos de IA.

Instalación

Para comenzar, deberá instalar la biblioteca RelevanceAI en un entorno Python 3. Ejecute el siguiente comando en su terminal:

pip install relevanceai

Crear una cuenta

Antes de utilizar el SDK, asegúrese de tener una cuenta con Relevance AI.

1. Regístrese para obtener una cuenta gratuita en Relevance AI e inicie sesión.
2. Cree una nueva clave secreta en SDK Login. Desplácese hasta la parte inferior de la página de integraciones, haga clic en "+ Crear nueva clave secreta" y seleccione permisos de "Administrador".

Configura tu cliente

Para interactuar con Relevance AI, deberá configurar un cliente. Comience importando la biblioteca:

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

Validar credenciales de cliente

Puede validar las credenciales de su cliente almacenándolas como variables de entorno y cargándolas en su proyecto usando python-dotenv o la biblioteca os :

 RAI_API_KEY =
RAI_REGION =
RAI_PROJECT = 

 from dotenv import load_dotenv
load_dotenv ()

from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

Alternativamente, pase las credenciales directamente al cliente:

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

Ahora está listo para comenzar a usar Relevance AI a través del SDK de Python.

Inicio rápido

Uso de agentes y tareas

Enumere todos los agentes de su proyecto:

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

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

Recuperar e interactuar con un agente específico:

 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 )

Usando herramientas

Enumere todas las herramientas de su proyecto:

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

Recuperar e interactuar con una herramienta específica:

 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 )

Explora más

Explore todos los métodos disponibles para agentes, tareas, herramientas y conocimientos con la documentación