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Relevance AI - AI 인력의 본거지

Relevance를 사용하여 AI 인력을 위한 AI 에이전트 구축

무료 계정에 가입하세요 ->

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개발자 문서	선적 서류 비치

설치

시작하려면 Python 3 환경에 RelevanceAI 라이브러리를 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.

pip install relevanceai

계정 만들기

SDK를 사용하기 전에 Relevance AI 계정이 있는지 확인하세요.

Relevance AI에 무료 계정을 등록하고 로그인하세요.
SDK 로그인에서 새로운 비밀키를 생성하세요. 통합 페이지 하단으로 스크롤하여 "+ 새 비밀 키 생성"을 클릭하고 "관리자" 권한을 선택하세요.

클라이언트 설정

Relevance AI와 상호 작용하려면 클라이언트를 설정해야 합니다. 라이브러리를 가져와서 시작하세요.

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

클라이언트 자격 증명 검증

클라이언트 자격 증명을 환경 변수로 저장하고 python-dotenv 또는 os 라이브러리를 사용하여 프로젝트에 로드하여 유효성을 검사할 수 있습니다.

 RAI_API_KEY =
RAI_REGION =
RAI_PROJECT =

 from dotenv import load_dotenv
load_dotenv ()

from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

또는 자격 증명을 클라이언트에 직접 전달합니다.

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

이제 Python SDK를 통해 Relevance AI를 사용할 준비가 되었습니다.

빠른 시작

에이전트 및 작업 사용

프로젝트의 모든 에이전트를 나열합니다.

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

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

특정 에이전트를 검색하고 상호 작용합니다.

 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 )

도구 사용

프로젝트의 모든 도구를 나열합니다.

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

특정 도구를 검색하고 상호 작용합니다.

 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 )