Inteligentny Agent AI
Chatbot
30 Październik, 2025r
Projekt obejmował stworzenie zaawansowanego, konwersacyjnego Agenta AI, pełniącego rolę wirtualnego doradcy na platformie finansowej. Zamiast opierać się wyłącznie na statycznej wiedzy wyuczonej przez modele językowe, system został zintegrowany z bazą danych serwisu w czasie rzeczywistym. Dzięki wdrożeniu architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation), Agent potrafi dynamicznie przeszukiwać artykuły, regulaminy, kalkulatory oraz aktualne oferty finansowe, dostarczając użytkownikowi precyzyjnych i zawsze aktualnych informacji.
Rozwiązanie posiada własny, zaawansowany panel administracyjny, który pozwala na kategoryzację tematów, przypisywanie słów kluczowych oraz wstrzykiwanie dedykowanych promptów „w locie”. Całość została ubrana w nowoczesny, wysoce zoptymalizowany interfejs w formie pływającego widgetu, który płynnie integruje się z front-endem strony.
Największym wyzwaniem było wyeliminowanie zjawiska „halucynacji” modelu AI w kontekście wrażliwych danych finansowych. Wymagało to zaprojektowania autorskiego systemu wstrzykiwania kontekstu, który w ułamku sekundy pobiera aktualne parametry produktów (np. oprocentowanie lokat, opłaty za konta, bonusy) i przekazuje je do modelu językowego.
Kolejnym wyzwaniem było zaimplementowanie wydajnego przeszukiwania ogromnej bazy artykułów i wiadomości. Wymagało to stworzenia inteligentnego parsera intencji, który decyduje, kiedy Agent powinien prowadzić luźną konwersację, a kiedy użyć wbudowanych narzędzi (Function Calling) do odpytania bazy danych i wygenerowania interaktywnych linków nawigacyjnych.
System opiera się na wielowarstwowej logice. Gdy użytkownik zadaje pytanie, algorytm najpierw analizuje słowa, dopasowując je do zdefiniowanych tematów w architekturze neuronowej. Następnie system decyduje, czy zaciągnąć dane z plików, pobrać parametry na żywo z porównywarek, czy uruchomić wyszukiwarkę blogową. Zebrane dane są formatowane i wysyłane do modelu LLM, który generuje naturalną, ustrukturyzowaną odpowiedź. Aby zapewnić maksymalną wydajność, wdrożono zaawansowany system buforowania (caching) konfiguracji, co drastycznie zmniejsza obciążenie bazy danych.
Wdrożony system to proaktywny doradca, który nie tylko odpowiada na pytania, ale potrafi analizować rynek i prowadzić użytkownika za rękę przez proces wyboru produktu finansowego.
Dzięki integracji "Live Data", Agent nie polega na wiedzy, z którą został wytrenowany. Zamiast tego, w momencie zadania pytania, system wstrzykuje do jego pamięci podręcznej aktualne parametry produktów pobrane prosto z bazy danych platformy. Jeśli bank zmieni opłaty, AI dowie się o tym w tej samej sekundzie.
Tak. Agent został zaprogramowany tak, aby zamiast surowych linków generować interaktywne przyciski HTML. Dodatkowo, system posiada parser intencji, jeśli użytkownik napisze "wybierz pierwszy wynik", skrypt przechwyci to polecenie i automatycznie przekieruje go na odpowiednią podstronę, bez konieczności ponownego odpytywania modelu AI.
Stworzono dedykowany typ postów (Custom Post Type). Administrator może tam zdefiniować słowa kluczowe, przypisać do nich specjalistyczne instrukcje dla AI oraz wskazać, z jakich źródeł danych na żywo model ma w danym momencie skorzystać.
Aby zapewnić maksymalną wydajność, wdrożono wielopoziomowy system optymalizacji. Konfiguracja tematów jest buforowana (Transient API), a zapytania do bazy danych są ściśle limitowane. Dodatkowo, system posiada zabezpieczenia przed nadużyciami (limit wiadomości na sesję) oraz mechanizm zarządzania historią konwersacji, który wysyła do AI tylko niezbędne, ostatnie wątki rozmowy.
Zmieniamy technologię w Twoją przewagę rynkową. Budujemy nowoczesne systemy i strony, które automatyzują procesy i napędzają wzrost. Skalowalność mamy wpisaną w kod, a funkcjonalność w DNA.
Współpraca partnerska. Dobre projekty zaczynają się od dobrej współpracy.
© 2026 CodePress.pl. Wszelkie prawa zastrzeżone.
