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  • 0. Introduzione ad AIsuru
    • Cos'è AIsuru
    • Per chi è AIsuru?
    • Panoramica delle funzionalità principali
    • Che differenza c'è con ChatGPT?
    • Requisiti di sistema
  • 1. Primi passi
    • Creazione di un account
    • Navigazione dell'interfaccia utente
    • Creazione del primo Agente
      • Come creare un Agente
      • Importazione rapida di un documento
      • Condivisione
    • Video riassuntivo
    • Gestione account
  • 2. Istruzione dell'Agente e gestione dei contenuti
    • Come istruire un Agente: panoramica dei metodi
    • Istruiscimi: insegna nuove informazioni all'Agente chiacchierando
    • Contenuti
      • Cosa sono i contenuti e perché sono importanti
      • Creazione manuale dei contenuti
      • Validazione e correzione dei contenuti
      • Modifica e aggiornamento dei contenuti
    • Importazione di documenti
      • Come funziona l'importazione di documenti
      • Importare documenti testuali
      • Gestione delle immagini nei documenti
    • Dizionario
    • Istruzione: sezione avanzata
      • Personalizzazione dei contenuti
        • Come attribuire contenuti a persone o ruoli specifici
        • Personalizzare le risposte in base a data e luogo dell'utente
        • Gestione dei suggerimenti
        • Contesto: argomenti ed etichette
        • Gestione dei testi preformattati (snippet di codice)
        • Utilizzo del timeout
      • Importazione avanzata di documenti
        • Creare una gerarchia dei documenti
        • Importare un documento non supportato
      • Messaggio di benvenuto
      • Risposte predefinite
      • Formattazione dei messaggi: HTML e formule matematiche
      • Metodi avanzati di istruzione
  • 3. Modelli linguistici e IA generativa
    • Attiva l'IA generativa e cambia il modello
    • Istruzioni IA
      • Istruzioni IA: cosa sono e come modificarle
      • Come scrivere istruzioni efficaci
      • Esempi di istruzioni efficaci
    • Provider e modelli di IA generativa
    • IA generativa: sezione avanzata
      • Altre impostazioni dell'IA generativa
      • Crea e gestisci le configurazioni dei modelli
      • Cosa fare in caso di problemi
  • 4. Condivisione e pubblicazione
    • Crea e gestisci i layout di condivisione
    • Codice di embed
    • Condividi i tuoi Agenti
      • Condividi un link al tuo Agente
      • Incorpora l'Agente sul tuo sito web
      • Scarica una pagina HTML con il tuo Agente
      • Integra l'Agente con il tuo blog WordPress
      • Inserisci l'Agente all'interno di totem e dispositivi fisici
      • Aggiungi l'Agente al tuo spazio virtuale (VR e AR)
      • Integrazione con WhatsApp Business
    • Visibilità in homepage
    • Condivisione: sezione avanzata
      • Domanda iniziale
      • Personalizzazione avanzata dell'interfaccia utente
      • Analisi del codice di embed
      • Modificare il nome dell'Agente
  • 5. Funzionalità avanzate
    • Backup dell'Agente
    • Trasferimento e cancellazione dell'Agente
    • Integrazioni
      • Funzioni
        • Cosa sono le funzioni
        • Funzioni di AIsuru
        • Funzioni avanzate
          • Come configurare una funzione personalizzata
          • Funzioni avanzate: best practice e casi d'uso
            • Caso d'uso - Aggiornamento automatico: il tuo Agente sempre connesso al web
            • Caso d'uso - Prendere dati live da un servizio esterno
          • Problemi comuni con le funzioni avanzate
          • Cache delle funzioni
      • Intenti dinamici
        • Cosa sono e come configurare gli intenti dinamici
        • Come usare gli slot
        • Tunneling: esempio di una live chat su AIsuru
      • Intenti dinamici o funzioni, cosa usare?
      • Copia gli intenti dinamici, gli slot e le funzioni da un altro Agente
    • Gestione degli utenti
      • Differenza tra autori e persone
      • Invito e gestione degli autori
      • Creazione e gestione delle persone
    • Fine-tuning
      • Cos'è il fine-tuning e a cosa serve
      • Come fare fine-tuning in maniera semplice con AIsuru
      • Come sfruttare modelli fine-tuned su AIsuru
    • Interfacce web: come creare esperienze interattive
  • 6. Consumi e Analytics
    • Consumi
      • Come funzionano i consumi?
      • Monitora i tuoi consumi
      • Come ricaricare i crediti
    • Analisi e ottimizzazione dell'Agente
      • Statistiche
      • Storico delle conversazioni
      • Velocità di risposta
      • Preferenze notifiche
  • 7. Estensioni
    • Gruppo di esperti
      • Cosa sono i gruppi di esperti
      • Creare un gruppo di esperti
      • Come aggiungere Agenti al gruppo e descriverli
      • Come sfruttare i contenuti nel gruppo di esperti
      • Gruppo di esperti: best practice e casi d'uso
    • Pensiero Profondo
      • Cosa è Pensiero Profondo
      • Attivazione e configurazione
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      • Analytics
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    • Vantaggi della PaaS
    • Come attivare e configurare la PaaS
    • Come collegare la PaaS al tuo dominio
    • Gestione degli utenti nella PaaS
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    • Supporto e manutenzione
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    • 🔌 Client API
  • 10. Risorse aggiuntive
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    • Link utili e supporto
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  • Implementazione di una funzione per dati meteo
  • Esempio di utilizzo
  1. 5. Funzionalità avanzate
  2. Integrazioni
  3. Funzioni
  4. Funzioni avanzate
  5. Funzioni avanzate: best practice e casi d'uso

Caso d'uso - Prendere dati live da un servizio esterno

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Last updated 5 months ago

In questa guida, vedremo un altro esempio concreto di una funzione: daremo la possibilità al tuo Agente di recuperare dati meteorologici in tempo reale.

Implementazione di una funzione per dati meteo

Seguiamo passo dopo passo la creazione di una funzione che recupera dati meteorologici da un servizio esterno.

Configurazione della funzione

  1. Crea una nuova funzione:

    • Apri il pannello di gestione del tuo Agente;

    • Naviga alla sezione "Funzioni";

    • Seleziona la scheda "Funzioni avanzate";

    • Premi su "Nuova funzione";

  2. Compila i campi della funzione:

    • Nome: inserisci "info_meteo";

    • Descrizione: "Questa funzione recupera dati meteorologici in tempo reale per una città specifica. Fornisce informazioni su temperatura, condizioni generali e probabilità di pioggia. Utilizzala quando un utente chiede informazioni meteo attuali per una località."

    • Webhook: inserisci il link del tuo servizio meteo (es. "");

    • Metodo HTTP: seleziona GET;

    • Template query string: luogo={citta}&units=metric&lang=it&appid=tua_chiave_OpenWeatherMap

    • Crea un nuovo parametro e imposta:

      • Nome: "citta" (come la parola tra le parentesi graffe);

      • Descrizione: "Nome della città di cui dovrai recuperare i dati meteo";

      • Tipo: seleziona "string";

      • Imposta il parametro come obbligatorio.

Ricorda che le chiavi API andrebbero inviate all'interno dell'header HTTP, non nella query string. In questo caso, però, il nostro servizio ci richiede di inviare la chiave nel campo "Template query string".

La query string permette di definire parametri dinamici (cioè, variabili) come {citta}, che verrà sostituito con il valore effettivo durante la chiamata:

  1. Testa la funzione:

    1. Usa la sezione "Test" per verificare il funzionamento;

    2. Inserisci una città di esempio (es. "Roma");

    3. Controlla che la risposta contenga i dati meteo corretti.

Integrazione nelle istruzioni dell'Agente

Ora che la funzione è pronta, integriamola nelle istruzioni dell'Agente:

  1. Aggiungi queste istruzioni:

Quando un utente chiede informazioni sul meteo per una specifica città:
1. Usa la funzione info_meteo con il nome della città come parametro;
2. Interpreta i dati ricevuti e fornisci una risposta chiara e concisa;
3. Includi temperatura, condizioni generali e probabilità di pioggia.

Esempio di utilizzo

Ecco come potrebbe svolgersi una conversazione che utilizza questa funzione:

Utente: Che tempo fa oggi a Milano?

[L'Agente utilizza la funzione info_meteo con il parametro citta="Milano"]

Agente: Certamente! Lasciami controllare le ultime informazioni meteorologiche per Milano.

Basandomi sui dati appena ricevuti, posso dirti che oggi a Milano la temperatura è di 22°C con cielo parzialmente nuvoloso. C'è una probabilità del 20% di pioggia nel pomeriggio. L'umidità è al 65% e la velocità del vento è di 10 km/h da sud-ovest.

Desideri conoscere le previsioni per i prossimi giorni o hai altre domande sul meteo a Milano?

Con questa implementazione, il tuo Agente diventa una fonte affidabile di informazioni in tempo reale. Questo esempio di funzione per dati meteo è solo l'inizio: puoi applicare lo stesso approccio per integrare altri tipi di dati esterni, espandendo ulteriormente le capacità del tuo Agente! 🌟

Accedi alle Impostazioni del tuo Agente;

Vai alla sezione IA > Istruzioni;

https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather