El experto en películas, un agente precompilado basado en una guía de procedimientos, puede responder una amplia variedad de preguntas relacionadas con películas. El agente hace referencia a un conjunto de datos de BigQuery que contiene metadatos sobre películas y un almacén de datos no estructurado de resúmenes de tramas de películas procedentes de Wikipedia.
Diálogos de muestra
En los siguientes diálogos de muestra, se muestran situaciones comunes que controla este agente precompilado.
Resumen de la trama y búsqueda en la base de datos
El usuario le pide al agente un resumen de Avatar. El agente recupera el argumento de la película Avatar del almacén de datos y lo resume para el usuario. El usuario pregunta cuánto dinero ganó Avatar. El agente busca los ingresos y el presupuesto de Avatar en la base de datos y usa esta información para responder la pregunta del usuario. El usuario pregunta cuál fue la película no en inglés que más ingresos generó en el mes en que se estrenó Avatar. El agente busca en la base de datos, filtra por fecha y idioma, y responde la pregunta del usuario.
| Entrada del usuario | Respuesta del agente |
|---|---|
| Hola | |
| Hola, te damos la bienvenida a Cymbal Movies. Estoy aquí para ayudarte con tus preguntas relacionadas con películas. No dudes en preguntar. | |
| Cuéntame más sobre Avatar | |
| La trama de la película “Avatar” es la siguiente: En el 2154, los humanos agotaron los recursos naturales de la Tierra, lo que provocó una grave crisis energética. La Administración de Desarrollo de Recursos (RDA, en resumen) extrae un mineral valioso, el unobtanium, en Pandora, una luna habitable con una densa vegetación que orbita el gigante gaseoso Polifemo en el sistema estelar Alfa Centauri. Pandora, cuya atmósfera es venenosa para los humanos, está habitada por los Na'vi, una especie de humanoides inteligentes de 3 metros de altura y piel azul que viven en armonía con la naturaleza y veneran a una diosa madre llamada Eywa. ¿Te puedo ayudar con algo más? |
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| ¿Cuánto dinero generó? | |
| Avatar tuvo un presupuesto de USD 237 millones y recaudó USD 2,790 millones, lo que generó una ganancia de USD 2,550 millones. ¿Puedo ayudarte con alguna otra inquietud? |
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| ¿Cuál fue la película que no es en inglés que más ingresos generó en el mes en que se estrenó Avatar? | |
| La película que no era en inglés que más ingresos generó en el mes en que se estrenó Avatar fue 3 Idiots, que recaudó USD 70 millones. ¿Puedo ayudarte con alguna otra inquietud? |
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| Eso es todo, gracias. | |
| De nada. |
Configuración básica
Para configurar este agente precompilado, sigue estos pasos:
- Importa el agente precompilado.
- Deja marcada la casilla de verificación Crear recursos dependientes.
Configuración de herramientas
Este agente incluye herramientas que se usan para integrarse con servicios externos.
El servicio creará automáticamente el conjunto de datos de BigQuery dependiente llamado “Películas” con dos tablas llamadas “movies_data” y “credits”.
Los metadatos de la película se importarán en la tabla recién creada, y la herramienta OpenAPI de bq-search se compilará en esos datos.
Además, se creará un nuevo almacén de datos llamado "Movie Expert-data-store" y se importarán los documentos necesarios, que usa la herramienta de almacén de datos "cymbal-movie-plots".
Dirección
La herramienta cymbal-movie-plots se conecta a un almacén de datos que apunta a un bucket de Cloud Storage que contiene resúmenes de argumentos de películas.
Buscar en la base de datos de películas
La herramienta OpenAPI de bq-search se conecta a la API de BigQuery, ingresa la consulta en SQL que genera el agente, la ejecuta en la tabla de BigQuery que contiene metadatos sobre películas y muestra los resultados de la consulta al agente como un objeto JSON.
Completado
Tu agente y sus integraciones ya deberían estar configurados y listos para probarse.