In einem praktischen Tutorial wird gezeigt, wie man die leistungsstarken Tools OpenAI GPT und die cloudbasierte Datenbank Airtable kombiniert, um ein einfaches Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System zu prototypisieren. Dieses System ermöglicht es Benutzern, Fragen zu stellen und fundierte Antworten zu erhalten, die auf Textdaten aus Airtable basieren, was die Möglichkeiten von No-Code-Lösungen für KI-Anwendungen unterstreicht.
Die notwendigen Werkzeuge
Um dieses Projekt nachzubilden, benötigen Sie:
- Ein Airtable-Konto mit einer erstellten Base.
- Einen OpenAI API-Schlüssel (vorzugsweise ein bezahlter Plan).
- Ein Pipedream-Konto für die Orchestrierung und Automatisierung.
Der RAG-Prozess mit Pipedream
Der Prozess zur Erstellung des RAG-Systems umfasst drei Hauptkomponenten in Pipedream:
- Trigger: Initiiert den Workflow und nimmt Benutzeranfragen entgegen.
- Airtable-Block: Stellt eine Verbindung zur Airtable-Datenbank her, um die Textdaten als Wissensbasis zu nutzen.
- OpenAI-Block: Nutzt die GPT-Modelle von OpenAI, um basierend auf der Benutzerfrage und den abgerufenen Airtable-Daten eine Antwort zu generieren.
Zuerst müssen Sie eine Airtable-Tabelle mit Textdaten erstellen. Für dieses Beispiel wurden Daten zu asiatischen Ländern importiert. Anschließend wird in Pipedream ein Workflow erstellt. Dies kann entweder manuell oder mithilfe des KI-Assistenten von Pipedream ("String") erfolgen. Der KI-Assistent kann einen ersten Entwurf des Workflows erstellen, der dann im Pipedream-Editor verfeinert wird.
Konfiguration und Feinabstimmung
Der Trigger-Block wird so konfiguriert, dass er vollständige HTTP-Anfragen verarbeitet. Für den Airtable-Block ist die Aktion "List records" entscheidend, um die Daten abzurufen. Die Verbindung zu Airtable wird über die Anmeldedaten hergestellt. Der OpenAI-Block wird mit dem API-Schlüssel eingerichtet. Die Benutzerfrage wird über {{ steps.trigger.event.body.test }} und die Airtable-Daten über {{ steps.list_records.$return_value }} übergeben. Für eine robustere Lösung kann ein spezifischer Code-Schnipsel in das Code-Feld des OpenAI-Blocks eingefügt werden, der die Datenverarbeitung und die Interaktion mit dem GPT-Modell übernimmt.
Testen und Ergebnis
Nach der Konfiguration wird der Workflow bereitgestellt und getestet, indem eine Frage wie "Was ist die Hauptstadt von Japan?" gesendet wird. Wenn alles korrekt eingerichtet ist, liefert das GPT-Modell eine Antwort, die auf den in Airtable gespeicherten Informationen basiert. Dieses Vorgehen demonstriert erfolgreich die Erstellung eines einfachen RAG-Prototyps unter Verwendung von No-Code-Tools wie Airtable und Pipedream in Verbindung mit OpenAI GPT.
KI Snack
