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Relevance AI – A casa da sua força de trabalho de IA

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SDK de IA de relevância

Bem-vindo ao SDK de IA da Relevance! Este guia ajudará você a configurar e começar a usar o SDK para interagir com seus agentes, ferramentas e conhecimento de IA.

Instalação

Para começar, você precisará instalar a biblioteca RelevanceAI em um ambiente Python 3. Execute o seguinte comando em seu terminal:

pip install relevanceai

Crie uma conta

Antes de usar o SDK, certifique-se de ter uma conta na Relevance AI.

1. Cadastre-se para uma conta gratuita na Relevance AI e faça login.
2. Crie uma nova chave secreta no Login do SDK. Role até o final da página de integrações, clique em “+ Criar nova chave secreta” e selecione permissões de “Administrador”.

Configure seu cliente

Para interagir com Relevance AI, você precisará configurar um cliente. Comece importando a biblioteca:

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

Validar credenciais do cliente

Você pode validar as credenciais do seu cliente armazenando-as como variáveis ​​de ambiente e carregando-as em seu projeto usando python-dotenv ou a biblioteca os :

 RAI_API_KEY =
RAI_REGION =
RAI_PROJECT = 

 from dotenv import load_dotenv
load_dotenv ()

from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

Como alternativa, passe as credenciais diretamente ao cliente:

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

Agora você está pronto para começar a usar o Relevance AI por meio do Python SDK.

Início rápido

Usando Agentes e Tarefas

Liste todos os agentes em seu projeto:

 from relevanceai import RelevanceAI
client = RelevanceAI ()

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

Recuperar e interagir com um 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 ferramentas

Liste todas as ferramentas do seu projeto:

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

Recuperar e interagir com uma ferramenta 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 )

Explorar mais

Explore todos os métodos disponíveis para agentes, tarefas, ferramentas e conhecimento com a documentação