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Relevance AI - AI 従業員の本拠地

Relevance を使用して AI 従業員向けの AI エージェントを構築する

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関連性 AI SDK

Relevance AI SDK へようこそ!このガイドは、AI エージェント、ツール、ナレッジと対話するために SDK をセットアップして使用を開始するのに役立ちます。

インストール

まず、RelevanceAI ライブラリを Python 3 環境にインストールする必要があります。ターミナルで次のコマンドを実行します。

pip install relevanceai

アカウントを作成する

SDK を使用する前に、Relevance AI のアカウントを持っていることを確認してください。

1. Relevance AI で無料アカウントにサインアップしてログインします。
2. SDKログイン時に新しい秘密鍵を作成します。統合ページの一番下までスクロールし、「+ 新しい秘密キーの作成」をクリックし、「管理者」権限を選択します。

クライアントをセットアップする

Relevance AI と対話するには、クライアントをセットアップする必要があります。まずライブラリをインポートします。

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

クライアント資格情報の検証

クライアント資格情報を環境変数として保存し、 python-dotenvまたはosライブラリを使用してプロジェクトにロードすることで、クライアント資格情報を検証できます。

 RAI_API_KEY =
RAI_REGION =
RAI_PROJECT = 

 from dotenv import load_dotenv
load_dotenv ()

from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

あるいは、資格情報をクライアントに直接渡します。

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

これで、Python SDK 経由で Relevance AI の使用を開始する準備が整いました。

クイックスタート

エージェントとタスクの使用

プロジェクト内のすべてのエージェントをリストします。

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

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

特定のエージェントを取得して対話します。

 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 )

ツールの使用

プロジェクト内のすべてのツールをリストします。

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

特定のツールを取得して操作します。

 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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エージェント、タスク、ツール、知識に利用可能なすべての方法をドキュメントで調べます