Erstellen eines Web-Scaning-Agenten

Dieser Blog -Beitrag zeigt, wie ein KI -Agent für Websuche mit Langchain und LLAMA 3.3, einem leistungsstarken Großsprachmodell, erstellt wird. Der Agent nutzt externe Wissensbasis wie Arxiv und Wikipedia, um umfassende Antworten zu geben.

Wichtige Lernergebnisse

Dieses Tutorial wird Ihnen beibringen:

• So erstellen Sie mit Langchain und Lama 3.3 einen websuchenden AI-Agenten.
• Integration externer Datenquellen wie Arxiv und Wikipedia in Ihren Agenten.
• Einrichten der Entwicklungsumgebung und den erforderlichen Tools.
• Implementierung von Modularität und Fehlerbehandlung für robuste Anwendungsentwicklung.
• Verwenden von Stromflächen, um eine benutzerfreundliche Oberfläche für Ihren AI-Agenten zu erstellen.

Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.

Inhaltsverzeichnis

• Lama verstehen 3.3
• Einführung von Langchain
• Kernkomponenten des Web-Scaning-Agenten
• Workflow -Diagramm
• Umgebungsaufbau und Konfiguration
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Lama verstehen 3.3

Lama 3.3, ein 70-Milliarden-Parameter-Anweisungsstimmungs-LLM aus Meta, ist bei textbasierten Aufgaben ausgestattet. Seine Verbesserungen gegenüber früheren Versionen (Lama 3.1 70b und Lama 3.2 90b) und die Kosteneffizienz machen es zu einer überzeugenden Wahl. Es konkurrieren sogar in bestimmten Bereichen mit größeren Modellen.

Lama 3.3 Features:

• Anweisungsabstimmung: Präzise Anweisung folgt.
• Mehrsprachiger Unterstützung: Vervollständigt mehrere Sprachen, einschließlich Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Portugiesisch, Italienisch und Thai.
• Kosteneffizienz: Erschwingliche Hochleistung.
• Barrierefreiheit: Bereitstellbar für verschiedene Hardwarekonfigurationen, einschließlich CPUs.

Einführung von Langchain

Langchain ist ein Open-Source-Rahmen für die Entwicklung von LLM-Anträgen. Es vereinfacht die LLM -Integration und ermöglicht die Schaffung hoch entwickelter KI -Lösungen.

Langchain -Schlüsselmerkmale:

• Kettenbauteile: Bauen Sie komplexe Workflows durch Verknüpfen von Komponenten auf.
• Werkzeugintegration: Integrieren Sie Tools und APIs einfach.
• Speicherverwaltung: Konversationskontext beibehalten.
• Erweiterbarkeit: Unterstützt benutzerdefinierte Komponenten und Integrationen.

Kernkomponenten des Web-Scaning-Agenten

Unser Agent verwendet:

• LLM (LAMA 3.3): Die Kernverarbeitungseinheit.
• Suchwerkzeug: Zugriff auf Web -Suchmaschinen (mithilfe einer API).
• Schnellvorlage: Strukturen Eingabe für die LLM.
• Agent Executor: Orchestrate LLM und Tool -Interaktion.

Workflow -Diagramm

Dieses Diagramm zeigt die Interaktion zwischen dem Benutzer, dem LLM und den Datenquellen (Arxiv, Wikipedia). Es zeigt, wie Benutzeranfragen verarbeitet werden, Informationen abgerufen und Antworten generiert werden. Fehlerbehandlung wird ebenfalls aufgenommen.

Umgebungsaufbau und Konfiguration

In diesem Abschnitt wird angegeben, dass die Entwicklungsumgebung die Entwicklungsumgebung eingerichtet, Abhängigkeiten installiert und API -Schlüssel konfiguriert wird. Es enthält Code -Snippets zum Erstellen einer virtuellen Umgebung, zum Installieren von Paketen und zum Einrichten einer .env -Datei für die sichere Verwaltung von API -Schlüssel. Die Codebeispiele demonstrieren das Importieren der erforderlichen Bibliotheken, die Ladevariablen für Umgebungen und das Konfigurieren von Arxiv- und Wikipedia -Tools. Das Streamlit -App -Setup, einschließlich der Bearbeitung von Benutzereingaben und Anzeigen von Chat -Nachrichten, wird ebenfalls abgedeckt. Schließlich zeigt der Code an, wie LLM, Tools und Suchagenten initialisiert werden und wie die Antwort des Assistenten, einschließlich der Fehlerbehandlung, generiert und angezeigt werden kann. Es werden auch Beispielausgänge bereitgestellt.

Abschluss

Dieses Projekt zeigt die Kraft, LLMs wie LLAMA 3.3 mit externen Wissensquellen mit Langchain zu kombinieren. Das modulare Design ermöglicht eine einfache Erweiterung und Anpassung an verschiedene Bereiche. Streamlit vereinfacht die Erstellung interaktiver Benutzeroberflächen.

Wichtigste Imbiss:

• Die Kombination von LLMs und externen Wissensquellen erzeugt leistungsstarke KI -Agenten.
• Streamlit vereinfacht die Entwicklung der interaktiven Web -Apps.
• Umgebungsvariablen verbessern die Sicherheit.
• Die Fehlerbehandlung verbessert die Anwendungszuverlässigkeit.
• Das modulare Design ermöglicht eine einfache Erweiterung.

Häufig gestellte Fragen

• Q1. Was ist Lama 3.3? Eine leistungsstarke LLM, die für seine Argumentations- und natürlichen Sprachgenerierungsfähigkeiten verwendet wird.
• Q2. Warum Arxiv und Wikipedia? Zugang zu Forschungsarbeiten und allgemeinem Wissen.
• Q3. Wie hilft Streamlit? Bietet eine benutzerfreundliche Chat-Oberfläche.
• Q4. Ist die App auf diese Quellen beschränkt? Nein, es ist leicht erweiterbar.
• Q5. Wie werden Fehler behandelt? Verwenden von Versuchsblöcken für die Umgang mit anmutiger Fehler.

(Hinweis: Die Bilder sind in dieser Antwort nicht enthalten, da sie nicht in einem Format zur direkten Aufnahme bereitgestellt wurden. Die Bild -URLs bleiben als Platzhalter.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen eines Web-Scaning-Agenten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!