ChatGPT-assistenten: Værktøjer til Agent Builder

Med en KI-agent kan du enormt øge effektiviteten i din arbejdsdag og automatisere processer. For at udnytte det fulde potentiale af din ChatGPT-agent er det vigtigt at bruge de bedste tilgængelige værktøjer. I denne tutorial lærer du alt om de vigtigste værktøjer i Agent Builder: File Search, Guardrails og MCP. Disse værktøjer hjælper dig med at analysere data effektivt, overholde databeskyttelsesstandarder og få adgang til eksterne datakilder. Lad os dykke direkte ind!

Vigtigste indsigter

• File Search gør det muligt for din KI-agent at søge efter informationer i egne dokumenter.
• Guardrails beskytter mod offentliggørelse af følsomme data og hjælper med moderering af indhold.
• MCP (Model Context Protocol) muliggør adgang til eksterne datakilder og forbedrer din agents fleksibilitet.

Trin-for-trin vejledning

1. Brug af File Search

File Search-værktøjet i OpenAI Builder er en væsentlig del, hvis du ønsker at arbejde med dine egne data. Med dette værktøj kan din KI-agent få direkte adgang til dokumenter, du har gemt i OpenAI's Vector Store.

For at bruge File Search effektivt, indtast ID'en for dit Vector Storage - dette er placeringen af dine dokumenter. Derefter fastlægger du, hvad modellen skal søge efter, hvad enten det er et specifikt udtryk eller et spørgsmål.

Det særlige ved File Search er, at modellen ikke blot finder nøgleord, men også fanger den underliggende mening. Hvis du for eksempel spørger om "databeskyttelsespolitikker", finder den alle relevante afsnit, selvom ordet "databeskyttelse" ikke nævnes eksplicit. Du kan endda bruge variabler fra tidligere trin for at raffinere søgningerne.

Samlet set giver File Search-værktøjet din agent mulighed for at udvikle en dybere forståelse af dine egne data og levere mere præcise svar.

2. Opsætning af Guardrails

Et andet vigtigt værktøj, du bør bruge i dit Agent Builder, er Guardrails. Disse fungerer som en sikkerhedsforanstaltning til at filtrere uønskede data, der kan opstå i en interaktion.

Du kan aktivere forskellige filtre, herunder personlige oplysninger som navne og bankdata. Brug af Guardrails hjælper ikke kun med moderering af indhold, men er også afgørende for at sikre databeskyttelsesstandarder.

For at aktivere Guardrails klikker du på tandhjulet og vælger de ønskede filtermuligheder for at sikre, at følsomme oplysninger i indtastningstekster ikke behandles eller udgives videre.

Hvis du for eksempel aktiverer filteret for personlige oplysninger, og nogen indtaster deres navn, vil processen blive afbrudt, og indtastningen vil ikke blive givet videre. Derved beskytter agenten dine data og respekterer GDPR.

3. Brug af MCP (Model Context Protocol)

MCP, eller Model Context Protocol, er et ekstremt kraftfuldt værktøj, der forbinder din agent med eksterne datakilder. Det betyder, at din agent kan få adgang til informationer, der ikke er gemt i OpenAI, såsom fra API'er, databaser eller CRM-systemer.

MCP åbner for din agents mulighed for at bruge dynamiske og aktuelle oplysninger. For eksempel kan din agent hente produktpriser, kundedata eller live-statistikker, hvilket øger værdien af dine forespørgsler betydeligt.

For at opsætte MCP klikker du på værktøjet i dit Agent Builder, vælger de ønskede eksterne datakilder og forbinder dem med din agent.

Takket være MCP bliver din agent mere fleksibel og kan udføre mere varierede opgaver ved at integrere information fra forskellige kilder.

Opsummering – ChatGPT-agenter: Værktøjer, du skal kende

I denne tutorial har du lært om de tre centrale værktøjer til din ChatGPT-agent: File Search, Guardrails og MCP. Hvert af disse værktøjer tilføjer din agent en essentiel evne, hvad enten det er at søge i egne filer, filtrere følsomme oplysninger eller få adgang til eksterne datakilder.

Sørg for at bruge disse værktøjer i din agentudvikling for at forbedre både sikkerheden og effektiviteten af dine KI-applikationer.