О чём урок
Это руководство служит практическим пособием для AI-инженеров, помогая максимально повысить эффективность Realtime API от OpenAI, особенно при работе с вызовами функций, интенсивно использующими данные. Мы сосредоточимся на сценариях, распространенных в речевых агентах (speech-to-speech agents), где огромные объемы данных должны обрабатываться плавно и эффективно. В этой статье не будут рассматриваться основы настройки решения на базе Realtime API. Вместо этого вы получите четкие идеи и действенные стратегии для повышения производительности и надежности ваших разговорных агентов реального времени. В ней рассматриваются специфические проблемы, уникальные для обработки больших объемов данных в контексте разговорных систем реального времени. Прежде чем углубиться, давайте кратко напомним об API для тех, кто с ним еще не знаком. Realtime API от OpenAI — это недавнее предложение, которое поддерживает мультимодальные взаимодействия с низкой задержкой, такие как речевые беседы и транскрипция в реальном времени. Представьте себе сценарии, такие как голосовая поддержка клиентов в реальном времени или транскрипция фильмов в прямом эфире. Агентам необходим доступ к инструментам и соответствующим данным для выполнения своих задач. Например, агент-финансовый аналитик может получать рыночные данные в реальном времени. Во многих случаях в вашей среде уже существуют сервисы, которые предоставляют эту информацию через API. Исторически API не разрабатывались с учетом агентов и часто возвращают большие объемы данных, в зависимости от сервиса. Как инженеры, мы часто оборачиваем эти API вызовами функций, чтобы ускорить разработку агентов — что совершенно логично. Зачем изобретать то, что уже существует? Если не оптимизировать тщательно, эти вызовы функций с интенсивным использованием данных могут быстро перегрузить Realtime API, что приведет к медленным ответам или даже сбоям в обработке запросов пользователей. Наш пример сосредоточен на агенте по скаутингу NBA, который вызывает несколько функций для предоставления глубокого анализа будущих драфт-проспектов. Чтобы продемонстрировать практические рекомендации по взаимодействию с Realtime API, мы используем большие, реалистичные полезные нагрузки, основанные на данных о драфт-проспектах NBA.
План урока
- Что такое Realtime API?
- Что такое вызов функции с интенсивным использованием данных?
- Подготовка сцены
- Руководящие принципы
- 1. Разделяйте громоздкие функции на более мелкие с четкими ролями и обязанностями
- 2. По мере развития диалогов оптимизируйте контекст
- 3. Обработка и оптимизация данных
- 4. После вызовов функций с интенсивным использованием данных используйте подсказывающие prompt'ы
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.