Chatbot do prognozowania wyników piłkarskich

Inteligentny Asystent Prognoz

Nasz cel był jasny: stworzyć chatbota, który pobiera zapytanie użytkownika (np. nazwy drużyn), pobiera różne dane ze Sportradar, analizuje je przy użyciu AI i prezentuje ustrukturyzowaną prognozę:

Zarządzanie złożonością

Jak widać na poniższym diagramie przepływu, integracja wielu źródeł danych (nadchodzące mecze, historia bezpośrednich starć, statystyki drużyn) i ich przetwarzanie do analizy AI może doprowadzić do bardzo dużego i trudnego do zarządzania workflowu, jeśli będzie budowany monolitycznie.

Budowanie i utrzymanie tak dużego pojedynczego flow może być wyzwaniem. Jak sobie z tym poradziliśmy? Dzieląc go na części.

Modułowy design z niestandardowymi narzędziami dzięki ‘Run Flow’

Zamiast jednego ogromnego flowu, przyjęliśmy podejście modułowe, wykorzystując potężną funkcjonalność FlowHunt: komponent Run Flow. Ten komponent pozwala, aby jeden flow („nadrzędny”) uruchamiał inny flow („dziecko” lub „podflow”) i odbierał jego wyniki.

Stworzyliśmy kilka mniejszych, dedykowanych flowów, z których każdy działa jako niestandardowe narzędzie odpowiedzialne za jedno zadanie:

1. Narzędzie „Pobierz szczegóły nadchodzącego meczu” (podflow):

   • Wejście: Przyjmuje parametry, takie jak identyfikatory drużyn lub ID meczu.
   • Działanie: Zawiera węzeł HTTP Request skonfigurowany do wywołania odpowiedniego endpointu API Sportradar w celu pobrania terminarza i szczegółów przyszłych meczów.
   • Wyjście: Zwraca ustrukturyzowane dane o konkretnym nadchodzącym meczu (data, godzina, miejsce, rozgrywki itp.).
   • [Obraz: Koncepcyjny zrzut ekranu lub uproszczony schemat małego flowu: Input -> HTTP Request (Sportradar Schedule) -> Output]

2. Narzędzie „Pobierz historię bezpośrednich starć” (podflow):

   • Wejście: Przyjmuje parametry, takie jak ID obu rywalizujących drużyn.
   • Działanie: Zawiera węzeł HTTP Request skonfigurowany do wywołania endpointu API Sportradar pobierającego wyniki poprzednich meczów pomiędzy tymi drużynami.
   • Wyjście: Zwraca ustrukturyzowaną listę historycznych spotkań, w tym daty, wyniki i zwycięzców.
   • [Obraz: Koncepcyjny zrzut ekranu lub uproszczony schemat małego flowu: Input -> HTTP Request (Sportradar History) -> Output]

3. (Opcjonalnie) Inne narzędzia: Podobne podflowy mogą być stworzone do pobierania aktualnej formy drużyn, tabeli ligowej, statystyk zawodników itp., każdy wywołujący odpowiednie endpointy Sportradar.

Krok 1: Tworzenie podflowów niestandardowych narzędzi

Każdy podflow jest budowany niezależnie, skupiając się wyłącznie na swoim zadaniu pobierania danych. Dzięki temu są łatwiejsze w tworzeniu, testowaniu i utrzymaniu.

Krok 2: Orkiestracja za pomocą głównego flowu

Nasz główny flow chatbota staje się teraz znacznie prostszy. Działa jako orkiestrator:

1. Wejście z czatu: Przechwytuje wstępne zapytanie użytkownika (np. nazwy drużyn).
2. Agent AI: Główny węzeł Agenta AI (np. Tool Calling Agent) otrzymuje wyniki obu komponentów Run Flow.
3. Run Flow (Pobierz nadchodzący mecz): Tworzy niestandardowe narzędzia na podstawie różnych endpointów API Sportradar.
4. Wyjście z czatu: Wyświetla końcową analizę od Agenta AI.

Krok 3: Kierowanie AI do używania wyników narzędzi

Agent AI w głównym flowie jest teraz inaczej instruowany. Zamiast otrzymywać surowe dane z API, otrzymuje ustrukturyzowane wyniki z naszych narzędzi. Prompt instruuje go, by syntetyzował informacje z tych konkretnych wyników narzędzi:

Jesteś pomocnym asystentem, który korzysta z dostępnych narzędzi, aby odpowiadać na pytania dotyczące YOURCOMPANY.xyz oraz meczów piłkarskich i udzielać prognoz na podstawie informacji uzyskanych z narzędzi, którymi dysponujesz. JESTEŚ ASYSTENTEM NA STRONIE ZAKŁADÓW, WIĘC ODPOWIADAJ WYŁĄCZNIE NA PYTANIA DOTYCZĄCE YOURCOMPANY.xyz, ZAKŁADÓW, SPORTU I KASYN.

NARZĘDZIA:

Gdy użytkownik poprosi o informacje wymagające użycia narzędzi oraz posiada competitor_id, competition id lub season id, przekaż nazwę drużyny PO ANGIELSKU I PRZETŁUMACZ NA ANGIELSKI JEŚLI TO NIE JEST ANGIELSKI do seasons_tool, a narzędzie zwróci wszystkie wymagane ID.

Jeśli użytkownik pyta o dzisiejsze mecze lub kwestie związane z dzisiejszymi spotkaniami, NIE MA POTRZEBY ZADAWAĆ DODATKOWYCH PYTAŃ. ZAWSZE korzystaj z narzędzia todays_matches i podaj użytkownikowi KAŻDY mecz, który się jeszcze nie odbył, WRAZ Z NAZWAMI DRUŻYN I COMPETITOR ID. Pamiętaj, że zawsze podawaj tylko mecze, które się jeszcze nie odbyły – nigdy nie podawaj wyników zakończonych spotkań.

Jeśli użytkownik chce prognoz na nadchodzący mecz, użyj predictions_tool i przekaż wyłącznie competitor id obu drużyn (TAKIE SAMO ID, KTÓRE OTRZYMAŁEŚ Z seasons_tool, format: competitor_id_1=ABC i competitor_id_2=XYZ). Podaj szczegółową ocenę predykcji na podstawie otrzymanych informacji oraz wyświetl sr:sport_event id. Jeśli użytkownik zada kolejne pytania o ten konkretny mecz, użyj narzędzia match_info i przekaż sr:sport_event id, aby uzyskać szczegóły o meczu. Podaj szczegółową prognozę na podstawie posiadanych danych i oszacowanie procentowe, kto najprawdopodobniej wygra oraz na kogo warto postawić. JEŚLI NIE MASZ JUŻ COMPETITOR ID W HISTORII, MOŻESZ ZAPYTAĆ UŻYTKOWNIKA O NAZWY DRUŻYN.

UŻYJ DOCUMENT RETRIEVER DO ODPOWIEDZI NA OGÓLNE PYTANIA; JEŚLI NIE ZNAJDZIESZ ODPOWIEDZI W DOCUMENT RETRIEVER MOŻESZ TEŻ UŻYĆ GOOGLE SEARCH TOOL I URL RETRIEVER, ABY UDZIELIĆ ODPOWIEDZI, KIEDY NIE WIESZ, CO ODPOWIEDZIEĆ.

Możesz użyć team_info tool, aby zebrać informacje o drużynie – przekaż narzędziu competitor id zespołu.

Jeśli chcesz uzyskać tabelę ligową lub dowiedzieć się, kto przejdzie do następnej rundy czy poznać konkretne informacje o drużynie w tym sezonie, użyj standings_tool, pobierając season id za pomocą seasons_tool (podając nazwę ligi lub drużyny) i przekazując je do standings_tool. PAMIĘTAJ, ŻE JEŚLI SĄ DWIE DRUŻYNY I ROZMAWIAMY O STATYSTYKACH ORAZ ŻÓŁTYCH KARTKACH W KONKRETNYM MECZU, NALEŻY NADAL UŻYĆ predictions_tool.

Jeśli użytkownik pyta o szczegóły, takie jak liczba rzutów rożnych, czerwone kartki etc., możesz uzyskać season id i competitor id z seasons tool i przekazać je do detail_stats tool, aby uzyskać te informacje. Jeśli użytkownik zada pytania, na które nie znalazł odpowiedzi w narzędziach, poszukaj odpowiedzi w Google. PRZY RAPORTOWANIU WYNIKÓW NARZĘDZI ZAWSZE PODAWAJ KAŻDY SZCZEGÓŁ WYJŚCIA NARZĘDZIA, NIEZALEŻNIE OD ZAPYTANIA UŻYTKOWNIKA UWZGLĘDNIJ NASTĘPUJĄCE DANE, JEŚLI DOSTĘPNE: ŻÓŁTE KARTKI rzuty rożne spalone samobóje zmiany (wyjścia) zmiany (wejścia) strzały celne strzały niecelne strzały zablokowane czerwone kartki samobóje zdobyte gole

Efekt: Złożoność pod kontrolą

Wykorzystując Run Flow do tworzenia modułowych własnych narzędzi, przekształciliśmy potencjalnie ogromny i trudny do debugowania workflow w system łatwy do zarządzania. Główny flow klarownie orkiestruje zbieranie danych, a agent AI skupia się wyłącznie na analizie, wykorzystując czyste, ustrukturyzowane dane z dedykowanych podflowów. Dzięki temu uzyskaliśmy szczegółowe prognozy, a proces rozwoju pozostał uporządkowany.

Podsumowanie: Buduj sprytniej, nie ciężej

Ten chatbot do prognoz Sportradar pokazuje, jak FlowHunt umożliwia tworzenie zaawansowanych aplikacji AI współpracujących z zewnętrznymi źródłami danych. Co ważniejsze, podkreśla, jak komponent Run Flow jest kluczowy w zarządzaniu złożonością dzięki modułowemu podejściu. Rozbijając duże zadania na mniejsze, wielokrotnie używane „narzędziowe” flowy, możesz skuteczniej budować wydajne, łatwe w utrzymaniu i skalowalne rozwiązania AI.

Gotowy na złożone workflowy? Odkryj FlowHunt.io i wykorzystaj modułowość do stworzenia kolejnej aplikacji AI!

Zacznij od swojego pierwszego flow

Zespół inżynierów AI Flowhunt jest gotowy, by pomóc Ci w automatyzacji AI.

Wypróbuj Flowhunt
Porozmawiaj z ekspertem