0:03

hey what is up guys welcome back to

0:05

another YouTube video at the world of AI

0:07

in today's video we're going to be

0:09

focusing on an amazing new application

0:10

which is called flowwise AI now flowwise

0:13

ai is a platform that offers a drag and

0:15

drop user interface for creating

0:17

customized workflows using linkchain.js

0:19

now linkching.js is a programming

0:22

language and a framework designed for

0:24

building natural language processing

0:26

applications not by combining the ease

0:28

of use of a drag and drop interface with

0:30

the power of linkchang.js

0:33

blow-wise AI enables users to create

0:36

sophisticated language processing

0:37

workflows without the need of extensive

0:39

coding knowledge now with the revamp

0:42

flowwise API users as well as developers

0:45

can build a front-end application that

0:47

provides users with the ability to

0:48

upload various types of documents and

0:50

websites these uploaded resources can be

0:53

processed and analyzed using

0:54

customizable workflows created within

0:57

blowwise AI now the apis are allowing

1:00

developers to interact with flowwise app

1:02

platforms by enabling seamless

1:04

integration of language processing

1:06

capabilities into their own application

1:08

now in this demo you can see you're able

1:11

to combine different applications as

1:13

well as different LMS to create a

1:15

functional as well as a conversational

1:16

chat bot now this is an easy way for you

1:19

to utilize different tools of link chain

1:22

as you're able to Plug and Play into

1:25

different apps as well as tools to get

1:27

you a conversational chatbot as well as

1:29

a different type of app that you can

1:32

build off of Lang chain and this is

1:34

something that we're going to be

1:35

focusing on today's video

1:37

before we actually get into the gist of

1:39

the overall video If you guys haven't

1:40

followed my Twitter page please do so

1:42

guys as there's going to be a lot of

1:44

content as well as a lot of news that

1:46

I'm going to be dropping on this Twitter

1:47

page so definitely give it a follow

1:48

definitely subscribe like this video and

1:51

comment anything you want to see in

1:52

upcoming videos I'm going to be posting

1:54

a lot of content and a lot of video that

1:56

will definitely benefit you guys so

1:57

definitely do so and with that thought

1:59

let's get right into the video

What is Flowise Ai?

2:01

now one of the key features of flowwise

2:03

AI is its ability to filter uploaded

2:05

documents and websites based off of

2:07

metadata and namespaces now metadata

2:09

refers to the additional information

2:10

that is associated with the uploaded

2:13

resources such as like an author's name

2:15

or publication date or even relevant

2:17

attributes that correlate to that

2:18

uploaded document now namespaces on the

2:21

other hand provide a way to organize as

2:23

well as categorize resources based off

2:25

the different criterias now by

2:27

leveraging the filtering capabilities

2:29

you as a user can actually extract

2:31

specific information from the uploaded

2:33

documents and websites based on the

2:35

provided metadata or the namespaces this

2:38

allows for targeted analysis and

2:40

extraction for Relevant data which can

2:42

be used for a variety of different

2:44

applications as well as content creation

2:46

information retrieval or for data mining

2:49

now this is one of the main features

2:50

that they've actually emphasized with

2:52

flowwise application but there's also

2:54

different things that you can do you're

2:56

able to chain different LMS you're able

2:58

to build off of them and create a q a

3:00

version travel chain you're able to even

3:02

have a language translation chain that

3:05

is correlated within the application and

3:06

this is something I'm going to be

3:07

showing you as to how you can download

3:09

and we're going to go a little bit more

3:11

in depth as to what you can do with it

3:12

if you actually go on flowwise AI you

3:15

can see that there's different things

3:16

that you can do you're able to visually

3:18

chain your own LM with an AGI on your

3:21

own data here you can see these

3:23

different examples on their Twitter page

3:25

and you can see what people have been

3:26

able to do as well as build on top of

3:29

flowwise drag and drop user interface

3:31

and now with that thought let's get on

3:33

to the next step of the video where we

3:35

actually show you on how you can install

3:36

it onto your desktop locally first

Installation

3:39

things first guys you're gonna need git

3:41

which is gonna be used to clone the

3:43

actual repository onto your desktop

3:45

secondly you will also need python the

3:47

latest version to install it as well as

3:49

use it as your code editor on your

3:51

desktop so with that thought first

3:53

things first what you want to do is go

3:55

up go click the screen button on the

3:57

repository and copy this link I'll leave

3:59

all the links in the description below

4:00

so you can get a better access for them

4:02

now what you want to do is open up

4:04

command prompt once you have done that

4:06

you want to type in git clone and paste

4:09

the link and what you want to do is

4:10

Click enter enter sorry and once that is

4:13

done you want to click CD flowwise and

4:16

this will basically put you into the

4:18

flowwise folder once you have done that

4:20

you want to install the packages onto

4:23

your desktop that is by copying this

4:25

command over here and pasting it on your

4:28

command prompt and press enter and now

4:30

this might take a couple of minutes once

4:32

it's done I'll be right back to you and

4:34

then we'll be able to host it on our

4:36

Local Host by starting it on with this

4:38

prompt over here and with that thought

4:41

I'll be right back once it's finished

4:42

installing

4:44

once it has finished installing all the

4:46

packages what you can do now is copy

4:48

this code and you can paste it right

4:51

over here

4:53

and click enter and what I'll do is it

4:56

will start hosting on your local host

4:57

and you just got to click on this link

5:00

over here and it'll take you to the

5:02

Local Host now once it's finished

5:03

uploading it will be ready to upload

5:05

over here you just gotta click refresh

5:08

after a couple minutes and it will be

5:09

uploaded on your Local Host

5:12

and just like that it is uploaded onto

5:14

our Local Host now before we actually

Looking Over The UI

5:16

get into the actual just as well as the

5:18

features of what flowwise can do I want

5:21

you to first turn on the actual dark

5:23

mode you can play around with it with

5:25

your own preference over here you can

5:27

load data spaces as well as export

5:28

databases which could be useful in a lot

5:31

of different use cases now the chat flow

5:33

is where you're going to be working

5:34

around the most as this is the place

5:36

where you'll be playing around as well

5:38

as chaining different LMS or whatever

5:40

applications you want to integrate and

5:41

build over here you have your panel you

5:44

can play around with in the API Keys you

5:46

can upload your different API Keys you

5:48

want to create or upload obviously you

5:51

can also upload it on the actual chat

5:52

flow which I'll show you later on now

5:55

the marketplace has different types of

5:57

actual applications that are already

5:59

built you can see over here you have

6:01

different things like a translator web

6:03

browsing chat bot you can create using

6:05

link chain you have a multiple Vector

6:07

database you have a githo a GitHub repo

6:10

q a bot you actually have baby Asia as

6:14

well as Auto GPT which is quite useful

6:16

for a lot of different people who want

6:17

to use autonomous agents and chain it

6:19

with different elements to help you get

6:21

the best results so this is also another

6:23

cool thing that I'll be showing you guys

6:25

as to what you can do there's also a

6:26

chat gbt plug-in feature meta metadata

6:30

filter absurd which is something we

6:32

talked about before but in this case

6:33

we're just going to go with something

6:34

easy which is a conversational agent so

6:37

in this case we'll just click it and we

6:39

can use this template right here once

6:41

you have done that you can input your

6:43

CRP API your open API key a calculator

6:47

which is used to actually help your

6:49

buffer memory

6:50

in this case you can use Pinecone so you

6:52

can even swap it for a different one and

6:55

your conversational bot will be able to

6:56

converse like have a conversations on

6:58

this chatbot over here so this is how

7:00

you actually upload and execute a

7:02

certain workflow you can even rename it

7:04

as well as tweak around with it later on

7:06

in this case I'm not going to be like

7:08

showing you this one I was just showing

7:10

you just how the workflows would

7:11

actually work in terms of the actual

7:13

chat flow you can Clow on over here add

7:15

a new one and you can click on this

7:17

button over here and you can add

7:19

different notes and different

7:20

applications there's different agents

7:22

you can even play around with which are

7:24

over here you can have different prompts

7:26

I have different prompt templates set up

7:29

a vector storage you can integrate like

7:31

Pinecone for example to store your

7:33

search term or long-term memory you can

7:35

have different tools that are utilized

7:36

in the actual uh link chain tool sets

7:40

you have different things LMS as well

7:42

that you can utilize and this is just a

7:44

start as to what they're going to be

Features

7:45

adding guys as they're going to be

7:47

continuously working towards adding new

7:48

features as they've been actually

7:50

working in on adding different things as

7:52

well as different features that will

7:54

enhance this overall application and the

7:56

great thing is guys this is a free tool

7:59

that is open source and it's used for

8:02

commercial as well as personal use at

8:04

zero cost and the best thing is it's

8:06

built off of 19.js and in this ecosystem

8:09

of LMS you're able to have various

8:12

building blocks which can be used for

8:14

different use cases and this is

8:16

something I'm going to be showcasing you

8:17

whether if it's an engine prompt

8:19

engineering feature you can utilize

8:21

agents chaining somatic search Chat

8:24

models Vector storages and other tools

8:26

that could be assigned to an agent for

8:28

specific actions as well as

8:29

functionalities now this is something

8:31

I'm going to be showcasing later on in

8:33

the video but now let's actually get on

8:35

and focus on some of the features that

8:37

you can utilize this overall flowwise

8:40

application now we already know that you

8:42

can do things such as chaining LMS but

8:45

with the text classification feature you

8:47

can build an LM chain to classify text

8:49

documents into predefined categories or

8:52

labels now this is useful for

8:54

applications like spam filtering or

8:56

sentimental analysis another feature

8:58

that I wanted to emphasize is its name

Building a PDF Chatbot within Flowise Ai

9:00

entity recognition you're able to

9:02

develop a llm chain which you can

9:04

extract name entities using like

9:07

personal names or organizational names

9:08

or even dates that could be applied to

9:11

extract as well as use them to basically

9:14

export different types of databases

9:16

within recognition of certain types of

9:18

names now this is just one of the two

9:20

features that I wanted to talk about but

9:22

let's actually show you some of the

9:23

things that you can do in terms of

9:25

building different apps using this

9:26

application

9:27

alright guys so I took the time to

9:29

actually create a no code PDF q a bot

9:32

now this is something that's absolutely

9:35

amazing it legit just took me one minute

9:37

to sort this all out so what you what I

9:40

did is I had a recursive character text

9:42

splitter and from this it inputs it into

9:44

the PDF file now from the PDF file I

9:48

used an open API embedding which

9:50

connects the actual pine cone storage

9:52

which retrieves as well as inputs all

9:54

the storages into the actual pine cone

9:57

and what it actually does with the chat

9:59

or GPT is that it uses it as well as

10:01

utilizes the tools to actually chat with

10:03

the PDF file so I just actually created

10:06

a q a bot for chatting with your own

10:09

PDFs and files and it's easy by

10:11

inputting these different things for

10:13

example if I want to keep a

10:14

conversational retrieval q a bot I just

10:17

put it in like that obviously I already

10:18

inputted all the things and where it

10:20

says to input the API keys I just went

10:22

on to my API keys and inputted it over

10:24

there as well as my Pinecone storage and

10:26

then put it over there so what you want

10:27

need to do is you need to connect each

10:29

of them by chaining them so what you can

10:32

do is get the spots or the dots over

10:34

here and connect it to the different

10:35

documents now the document goes to the

10:37

document then betting goes to the

10:39

embedding so in this case embedding goes

10:41

over here and in terms of open API

10:44

opening our chat open AI the language

10:47

model gets connected over here and the

10:49

vector storage gets connected right over

10:51

here and just like that you can then

10:54

start chatting with it but in this case

10:56

I could actually upload a file so I'm

10:58

going to upload this first and I'll be

11:00

right back it might take a couple

11:01

seconds but I'll be right back

11:05

all right it seems like it's uploaded

11:07

and once it's uploaded you just have to

11:09

click save and you can just say PDF chat

11:11

bot

11:12

u n a all right and then once that is

11:15

done you can okay no not don't save that

11:18

now the workflow is safe and you can now

11:20

start chatting now what does the PDF

11:23

entail

11:26

okay I don't know what this error is but

11:28

I'll be right back all right guys so I

11:30

can't seem to figure out the error or

11:32

what's happening I think it's because of

11:33

my Pinecone account the key is not

11:35

inputed properly I don't know what is

11:37

happening but basically you're able to

11:39

get and start chatting with the bot

11:41

there's actually a video on how you can

11:43

it'll teach you how as to how you can do

11:45

that so I'll leave that in the link in

11:46

the description below so that you can

11:48

get a better idea as to how you can

11:50

actually play around with this PDF

11:51

chatbot but this is just one example as

11:53

what you can do you can also do the baby

11:55

AGI bot I've also been playing around

11:57

with the Q a bot trying to talk to it so

11:59

I actually asked it what is 9 chain I'm

12:01

able to get this response and you can

12:03

see that you can do a lot of different

12:04

things and create a lot of different

12:06

Bots as well as different chains that

12:08

can help you out with a lot of different

12:10

things so I definitely see this as a

12:12

very Innovative tool that provides you a

12:14

lot of different things as it's an easy

12:17

way to you for you to deploy different

12:19

tools and Agents from linkchain.js and

12:22

you can use this tool to do a lot of

12:24

different things so this is quite

12:26

amazing as to what you can do with guys

12:27

so in summary I definitely see that

Conclusion

12:30

flowwise provides such an easy interface

12:32

for developing LM applications and I see

12:35

this as a very cool tool that can be

12:36

used for a lot of different use cases so

12:38

I hope you found this video quite useful

12:40

and it was a lot uh you got some sort of

12:42

value out of it guys with that doc thank

12:44

you so much for watching make sure you

12:46

do subscribe turn on the notification

12:48

Bell like this video and comment

12:49

anything you want to see and make sure

12:51

you definitely follow the Twitter page

12:52

as you'll get the best content if you

12:54

guys haven't seen any of my previous

12:55

videos definitely do so as there's a lot

12:57

of knowledge and value that you'll

12:59

definitely benefit from and with that

13:00

thought guys I hope you found this video

13:02

useful and with that thought have an

13:04

amazing day have a bright small and I'll

13:05

catch you very shortly peace out fellas

What is Artificial Intelligence and how does it work? What are the 3 types of AI? The 3 types of AI are: General AI: AI that can perform all of the intellectual tasks a human can. Currently, no form of AI can think abstractly or develop creative ideas in the same ways as humans.  Narrow AI: Narrow AI commonly includes visual recognition and natural language processing (NLP) technologies. It is a powerful tool for completing routine jobs based on common knowledge, such as playing music on demand via a voice-enabled device.  Broad AI: Broad AI typically relies on exclusive data sets associated with the business in question. It is generally considered the most useful AI category for a business. Business leaders will integrate a broad AI solution with a specific business process where enterprise-specific knowledge is required.  How can artificial intelligence be used in business? AI is providing new ways for humans to engage with machines, transitioning personnel from pure digital experiences to human-like natural interactions. This is called cognitive engagement.  AI is augmenting and improving how humans absorb and process information, often in real-time. This is called cognitive insights and knowledge management. Beyond process automation, AI is facilitating knowledge-intensive business decisions, mimicking complex human intelligence. This is called cognitive automation.  What are the different artificial intelligence technologies in business? Machine learning, deep learning, robotics, computer vision, cognitive computing, artificial general intelligence, natural language processing, and knowledge reasoning are some of the most common business applications of AI.  What is the difference between artificial intelligence and machine learning and deep learning? Artificial intelligence (AI) applies advanced analysis and logic-based techniques, including machine learning, to interpret events, support and automate decisions, and take actions.  Machine learning is an application of artificial intelligence (AI) that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed.  Deep learning is a subset of machine learning in artificial intelligence (AI) that has networks capable of learning unsupervised from data that is unstructured or unlabeled.  What are the current and future capabilities of artificial intelligence? Current capabilities of AI include examples such as personal assistants (Siri, Alexa, Google Home), smart cars (Tesla), behavioral adaptation to improve the emotional intelligence of customer support representatives, using machine learning and predictive algorithms to improve the customer’s experience, transactional AI like that of Amazon, personalized content recommendations (Netflix), voice control, and learning thermostats.  Future capabilities of AI might probably include fully autonomous cars, precision farming, future air traffic controllers, future classrooms with ambient informatics, urban systems, smart cities and so on.  To know more about the scope of artificial intelligence in your business, please connect with our expert.

מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת? מהם 3 סוגי הבינה המלאכותית? שלושת סוגי הבינה המלאכותית הם: בינה מלאכותית כללית: בינה מלאכותית שיכולה לבצע את כל המשימות האינטלקטואליות שאדם יכול. נכון לעכשיו, שום צורה של AI לא יכולה לחשוב בצורה מופשטת או לפתח רעיונות יצירתיים באותן דרכים כמו בני אדם. בינה מלאכותית צרה: בינה מלאכותית צרה כוללת בדרך כלל טכנולוגיות זיהוי חזותי ועיבוד שפה טבעית (NLP). זהו כלי רב עוצמה להשלמת עבודות שגרתיות המבוססות על ידע נפוץ, כגון השמעת מוזיקה לפי דרישה באמצעות מכשיר התומך בקול. בינה מלאכותית רחבה: בינה מלאכותית רחבה מסתמכת בדרך כלל על מערכי נתונים בלעדיים הקשורים לעסק המדובר. זה נחשב בדרך כלל לקטגוריית הבינה המלאכותית השימושית ביותר עבור עסק. מנהיגים עסקיים ישלבו פתרון AI רחב עם תהליך עסקי ספציפי שבו נדרש ידע ספציפי לארגון. כיצד ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בעסק? AI מספקת דרכים חדשות לבני אדם לעסוק במכונות, ומעבירה את הצוות מחוויות דיגיטליות טהורות לאינטראקציות טבעיות דמויות אדם. זה נקרא מעורבות קוגניטיבית. בינה מלאכותית מגדילה ומשפרת את האופן שבו בני אדם קולטים ומעבדים מידע, לעתים קרובות בזמן אמת. זה נקרא תובנות קוגניטיביות וניהול ידע. מעבר לאוטומציה של תהליכים, AI מאפשר החלטות עסקיות עתירות ידע, תוך חיקוי אינטליגנציה אנושית מורכבת. זה נקרא אוטומציה קוגניטיבית. מהן טכנולוגיות הבינה המלאכותית השונות בעסק? למידת מכונה, למידה עמוקה, רובוטיקה, ראייה ממוחשבת, מחשוב קוגניטיבי, בינה כללית מלאכותית, עיבוד שפה טבעית וחשיבת ידע הם חלק מהיישומים העסקיים הנפוצים ביותר של AI. מה ההבדל בין בינה מלאכותית ולמידת מכונה ולמידה עמוקה? בינה מלאכותית (AI) מיישמת ניתוח מתקדמות וטכניקות מבוססות לוגיקה, כולל למידת מכונה, כדי לפרש אירועים, לתמוך ולהפוך החלטות לאוטומטיות ולנקוט פעולות. למידת מכונה היא יישום של בינה מלאכותית (AI) המספק למערכות את היכולת ללמוד ולהשתפר מניסיון באופן אוטומטי מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידה עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה בבינה מלאכותית (AI) שיש לה רשתות המסוגלות ללמוד ללא פיקוח מנתונים שאינם מובנים או ללא תווית. מהן היכולות הנוכחיות והעתידיות של בינה מלאכותית? היכולות הנוכחיות של AI כוללות דוגמאות כמו עוזרים אישיים (Siri, Alexa, Google Home), מכוניות חכמות (Tesla), התאמה התנהגותית לשיפור האינטליגנציה הרגשית של נציגי תמיכת לקוחות, שימוש בלמידת מכונה ואלגוריתמים חזויים כדי לשפר את חווית הלקוח, עסקאות בינה מלאכותית כמו זו של אמזון, המלצות תוכן מותאמות אישית (Netflix), שליטה קולית ותרמוסטטים ללמידה. יכולות עתידיות של AI עשויות לכלול כנראה מכוניות אוטונומיות מלאות, חקלאות מדויקת, בקרי תעבורה אוויריים עתידיים, כיתות עתידיות עם אינפורמטיקה סביבתית, מערכות עירוניות, ערים חכמות וכן הלאה. כדי לדעת יותר על היקף הבינה המלאכותית בעסק שלך, אנא צור קשר עם המומחה שלנו.

Google Colab: Google Colab היא פלטפורמה מקוונת המאפשרת למשתמשים לשתף ולהריץ סקריפטים של Python בענן Graphics Processing Unit(GPU): GPU, או יחידת עיבוד גרפית, הוא סוג מיוחד של שבב מחשב שנועד להתמודד עם המורכבות חישובים הדרושים להצגת תמונות ווידאו במחשב או במכשיר אחר. זה כמו המוח של המערכת הגרפית של המחשב שלך, והוא ממש טוב לעשות הרבה מתמטיקה ממש מהר. GPUs משמשים סוגים רבים ושונים של מכשירים, כולל מחשבים, טלפונים וקונסולות משחקים. הם שימושיים במיוחד למשימות הדורשות כוח עיבוד רב, כמו משחקי וידאו, עיבוד גרפיקה תלת-ממדית או הפעלת אלגוריתמים של למידת מכונה. מודל שפה גדול (LLM): סוג של מודל למידת מכונה שאומן על כמות גדולה מאוד של נתוני טקסט ומסוגל ליצור טקסט בעל צליל טבעי. Machine Learning (ML): שיטה ללמד מחשבים ללמוד מנתונים, מבלי להיות מתוכנתים במפורש. עיבוד שפה טבעית (NLP): תת-תחום של AI המתמקד בהוראת מכונות להבין, לעבד וליצור שפה אנושית רשתות עצביות: סוג של אלגוריתם למידת מכונה המבוססת על המבנה והתפקוד של המוח. שדות קרינה עצביים (NeRF): שדות קרינה עצביים הם סוג של מודל למידה עמוקה שיכול לשמש למגוון משימות, כולל יצירת תמונה, זיהוי אובייקטים ופילוח. NeRFs שואבים השראה מהרעיון של שימוש ברשת עצבית למודל של זוהר תמונה, שהוא מדד לכמות האור שנפלט או מוחזר על ידי אובייקט. OpenAI: OpenAI הוא מכון מחקר המתמקד בפיתוח וקידום טכנולוגיות בינה מלאכותית שהן בטוחות, שקופות ומועילות לחברה. Overfitting: בעיה נפוצה בלמידת מכונה, שבה המודל מתפקד היטב בנתוני האימון אך גרועים בחדשים, בלתי נראים. נתונים. זה מתרחש כאשר המודל מורכב מדי ולמד יותר מדי פרטים מנתוני האימון, כך שהוא לא מכליל היטב. הנחיה: הנחיה היא פיסת טקסט המשמשת לתכנון מודל שפה גדול ולהנחות את הדור שלו Python: Python היא שפת תכנות פופולרית ברמה גבוהה הידועה בפשטות, בקריאות ובגמישות שלה (כלי AI רבים משתמשים בה) למידת חיזוק: סוג של למידת מכונה שבה המודל לומד על ידי ניסוי וטעייה, מקבל תגמולים או עונשים על מעשיו ומתאים את התנהגותו בהתאם. מחשוב מרחבי: מחשוב מרחבי הוא השימוש בטכנולוגיה כדי להוסיף מידע וחוויות דיגיטליות לעולם הפיזי. זה יכול לכלול דברים כמו מציאות רבודה, שבה מידע דיגיטלי מתווסף למה שאתה רואה בעולם האמיתי, או מציאות מדומה, שבה אתה יכול לשקוע במלואו בסביבה דיגיטלית. יש לו שימושים רבים ושונים, כמו בחינוך, בידור ועיצוב, והוא יכול לשנות את האופן שבו אנו מתקשרים עם העולם ואחד עם השני. דיפוזיה יציבה: דיפוזיה יציבה מייצרת תמונות אמנותיות מורכבות המבוססות על הנחיות טקסט. זהו מודל AI של סינתזת תמונות בקוד פתוח הזמין לכולם. ניתן להתקין את ה-Stable Diffusion באופן מקומי באמצעות קוד שנמצא ב-GitHub או שישנם מספר ממשקי משתמש מקוונים הממנפים גם מודלים של Stable Diffusion. למידה מפוקחת: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון מסומנים והמודל מאומן לבצע תחזיות על סמך היחסים בין נתוני הקלט והתוויות המתאימות. למידה ללא פיקוח: סוג של למידת מכונה שבה נתוני האימון אינם מסומנים, והמודל מאומן למצוא דפוסים ויחסים בנתונים בעצמו. Webhook: Webhook הוא דרך של תוכנת מחשב אחת לשלוח הודעה או נתונים לתוכנית אחרת דרך האינטרנט בזמן אמת. זה עובד על ידי שליחת ההודעה או הנתונים לכתובת URL ספציפית, השייכת לתוכנית האחרת. Webhooks משמשים לעתים קרובות כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים ולהקל על תוכניות שונות לתקשר ולעבוד יחד. הם כלי שימושי למפתחים שרוצים לבנות יישומים מותאמים אישית או ליצור אינטגרציות בין מערכות תוכנה שונות.