A VectorShift emerge como uma plataforma inovadora no cenário da inteligência artificial, propondo uma abordagem simplificada para a criação de aplicações e a automação de fluxos de trabalho complexos. Trata-se de um framework de agente de IA que permite aos usuários, mesmo sem conhecimento em programação, desenvolver soluções robustas e personalizadas.
Para aqueles que não estão familiarizados, o VectorShift é uma estrutura de agente que possibilita a construção de aplicativos de IA generativa e automações de fluxo de trabalho sem a necessidade de escrever uma única linha de código. Ele se destaca por sua interface no-code, onde é possível criar fluxos de trabalho de IA utilizando componentes modulares chamados "nós". Em resumo, é uma plataforma tudo-em-um para construir aplicativos e chatbots impulsionados por IA, além de automações diversas.
Recentemente, o VectorShift lançou uma atualização significativa em sua plataforma, tornando a criação de fluxos de trabalho de IA ainda mais fácil e intuitiva. Essa atualização inclui uma interface de usuário (UI) simplificada, novos componentes para aprimorar as capacidades dos nós e, crucialmente, a integração com modelos de IA de ponta, como o DeepSeek-R1. Essas melhorias visam proporcionar uma experiência mais fluida e poderosa para os desenvolvedores e usuários da plataforma.
O VectorShift oferece um conjunto de funcionalidades projetadas para otimizar e simplificar o desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial.
A base do VectorShift é sua interface no-code, que permite a criação de fluxos de trabalho complexos através de um sistema de arrastar e soltar com componentes modulares (nós). Cada nó representa uma função específica, como entrada de dados, processamento por um modelo de linguagem, busca em base de conhecimento, ou integração com outras ferramentas.
Com o VectorShift, é possível construir uma vasta gama de aplicações, desde chatbots interativos e assistentes virtuais até automações de tarefas em larga escala e UIs personalizadas para seus fluxos de trabalho. A flexibilidade da plataforma permite adaptar as soluções às necessidades específicas de cada projeto.
Uma das grandes vantagens do VectorShift é a capacidade de centralizar e sincronizar dados em tempo real entre diversas aplicações. Além disso, a plataforma permite realizar buscas inteligentes em bases de conhecimento, conectando-se a fontes como Airtable, Google Drive, Notion, Slack, entre outras, para extrair informações relevantes e alimentar os agentes de IA.
A recente atualização trouxe a integração com modelos de IA de última geração, com destaque para o DeepSeek-R1. Essa integração permite que os usuários do VectorShift utilizem o poder de um dos modelos open-source mais avançados do mercado diretamente em seus fluxos de trabalho, sem complexidade adicional.
O DeepSeek-R1 é um modelo de inteligência artificial open-source que tem chamado a atenção por seu desempenho e capacidades.
O DeepSeek-R1 se apresenta como uma alternativa poderosa aos modelos proprietários. De acordo com informações e benchmarks divulgados por seus desenvolvedores, ele oferece um desempenho comparável ou até superior ao OpenAI o1 e ao GPT-4 Omni em diversas tarefas, especialmente com dados minimamente rotulados. Além disso, é mais acessível financeiramente e, por ser lançado sob a licença MIT, permite que os usuários o utilizem, modifiquem e comercializem livremente, o que é um grande diferencial para diversas aplicações.
As capacidades do DeepSeek-R1 vão além da geração de texto. Ele demonstra proficiência em áreas como programação, matemática e resolução de problemas complexos. Essas características o tornam uma excelente escolha como backend para agentes de IA no VectorShift, permitindo a automação de tarefas sofisticadas.
Vamos explorar como criar um agente de IA (chatbot) utilizando o VectorShift e o modelo DeepSeek-R1, focando na nova interface e funcionalidades.
Para começar, acesse o site do VectorShift e crie uma conta ou faça login. O processo é simples e rápido, permitindo acesso imediato às ferramentas da plataforma.
Após o login, você será direcionado ao painel principal de pipelines. Aqui, você pode gerenciar seus chatbots, automações, formulários e voicebots. Para criar um novo agente, clique em "New" e selecione "Pipeline". Você pode optar por começar do zero ou utilizar um dos templates pré-definidos. Para este tutorial, criaremos um pipeline do zero para demonstrar a nova interface do construtor drag-and-drop.
No construtor de pipeline, você encontrará diversas categorias de nós na parte superior, como LLMs, Knowledge Base, Integrações, Triggers, entre outros.
Todo fluxo de trabalho funcional no VectorShift necessita de um nó de Entrada (Input) e um nó de Saída (Output). Arraste-os para a área de trabalho. O nó de entrada definirá como os dados são recebidos pelo seu agente, e o de saída, como as respostas são entregues.
Para que seu chatbot possa responder perguntas sobre um tema específico (como o seu canal do YouTube, por exemplo), adicione um nó "Knowledge Base Reader". Você precisará criar uma nova base de conhecimento, nomeá-la (ex: "woa" para World of AI) e, em seguida, adicionar documentos a ela. Isso pode ser feito através do upload de arquivos (PDF, CSV, DOCX) ou integrando fontes de dados como Gmail, Google Drive, Typeform, Slack, Airtable, Notion, entre muitos outros. Para este exemplo, criamos uma base de conhecimento chamada "World of AI".
Adicione um nó "Open Source LLM" da categoria LLMs. Aqui, você configurará o cérebro do seu agente. No campo "Model", selecione "deepseek-ai/DeepSeek-R1". Defina um "System (Instructions)" para orientar o comportamento do chatbot, por exemplo: "Você é um chatbot prestativo para um canal do YouTube chamado World of AI, que produz vídeos sobre IA, notícias e produtos. Você responde à pergunta com base no Contexto e no Histórico de forma amigável. Se não souber a resposta, responda com 'Eu não sei'." No campo "Prompt", é crucial conectar as informações relevantes. Utilizando chaves duplas `{{ }}`, você pode selecionar variáveis de outros nós. Conecte a pergunta do usuário (do nó de Entrada) e o contexto (chunks) do nó da Base de Conhecimento. Por exemplo: - Question: `{{input_0.text}}` - Context: `{{knowledge_base_0.chunks}}`
Para que o chatbot mantenha o contexto de conversas anteriores, adicione um nó "Chat Memory" da categoria Chat. Conecte a saída "history" deste nó à entrada "History" do nó Open Source LLM.
A nova interface do VectorShift facilita a conexão entre os nós. Cada nó possui saídas específicas que podem ser conectadas às entradas de outros nós. Para conectar, clique no pequeno círculo de saída de um nó e arraste até o círculo de entrada correspondente em outro nó. - Conecte a saída "text" do nó de Entrada (Input) ao campo "Question" no nó Open Source LLM. - Conecte a saída "text" do nó de Entrada (Input) ao campo "Search Query" no nó Knowledge Base Reader. - Conecte a saída "chunks" do nó Knowledge Base Reader ao campo "Context" no nó Open Source LLM. - Conecte a saída "memory" do nó Chat Memory ao campo "History" no nó Open Source LLM. - Finalmente, conecte a saída "response" do nó Open Source LLM ao campo "Output*" do nó de Saída (Output).
Com todos os nós configurados e conectados, clique em "Deploy Changes" no canto superior direito. Após a implantação bem-sucedida, clique em "Export". Selecione "Chatbot", dê um nome ao seu chatbot (ex: "woa") e clique em "Create Chatbot". Você será levado a uma página onde poderá personalizar a aparência do seu chatbot, como adicionar um logo, definir limites de mensagem, configurar opções de incorporação, prompts de mensagem, cabeçalho de boas-vindas, estilo, e muito mais. Após a personalização, clique em "Export" novamente e abra o chatbot através do link fornecido. Agora você pode testar seu chatbot, fazendo perguntas como "O que é World of AI?" ou "Quais tópicos são cobertos nos vídeos?". O chatbot utilizará o conhecimento da sua base e o poder do DeepSeek-R1 para fornecer respostas precisas e contextuais.
O que demonstramos é apenas a ponta do iceberg do que é possível com o VectorShift. A plataforma permite criar automações muito mais complexas, como, por exemplo, integrar o chatbot com o Gmail para enviar e-mails automaticamente com base nas interações, ou conectar-se ao Google Calendar para agendar reuniões. A vasta gama de integrações e a flexibilidade dos nós abrem um leque imenso de possibilidades para otimizar processos e criar soluções de IA inovadoras.
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A plataforma VectorShift, com sua interface no-code aprimorada e a poderosa integração com modelos como o DeepSeek-R1, está democratizando o acesso ao desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial. Seja para criar chatbots, automatizar fluxos de trabalho ou desenvolver UIs personalizadas, o VectorShift oferece as ferramentas necessárias para transformar ideias em realidade de forma eficiente e intuitiva. A capacidade de construir agentes de IA sofisticados sem escrever código é um passo significativo para a inovação em diversos setores.
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