Rag de l'agence: tutoriel étape par étape avec projet de démonstration

Cet article démontre une mise en œuvre pratique de Rag Agent, une technique puissante combinant des agents d'IA avec une génération (RAG) de la récupération (RAG) pour créer un système d'IA plus adaptable et intelligent. Contrairement aux modèles traditionnels limités par leurs données de formation, le chiffon agentique peut accéder et raisonner indépendamment avec des informations provenant de diverses sources.

Ce didacticiel pratique se concentre sur la construction d'un pipeline de chiffons à l'aide de Langchain, capable de répondre aux requêtes des utilisateurs en utilisant à la fois des documents locaux et des recherches sur Internet.

Architecture et flux de travail:

Le pipeline suit ces étapes:

1. Requête utilisateur: Le processus commence par la question d'un utilisateur.

2. Route de requête: Le système détermine s'il peut répondre à la requête en utilisant les connaissances existantes. Si oui, il fournit une réponse immédiate. Sinon, la requête procède à la récupération des données.

3. Retrievale de données: Le système accède à deux sources potentielles:

   • Documents locaux: Un PDF prétraité (dans ce cas, "Generative IA Principles") sert de base de connaissances. Les informations pertinentes sont extraites via une recherche de similitude.
   • Recherche sur Internet: Si nécessaire, le système utilise serper.dev pour rechercher les informations à jour.

4. Bâtiment de contexte: Les données récupérées (à partir du PDF ou du Web) sont compilées dans un contexte cohérent.

5. Génération de réponses: Ce contexte est transmis à un modèle de langue large (LLM) - en particulier, LLAMA-3.3-70B-S-SPECDEC pour les tâches générales et les gemini / gemini-1.5-flash pour le grattage Web - pour générer une réponse complète et précise.

Détails de l'implémentation:

Le tutoriel fournit un guide étape par étape, y compris:

• Prérequis: Clé API GROQ, clé API Gemini et clé API Serper.DEV sont nécessaires.
• Installation du package: Les packages Python nécessaires sont installés en utilisant pip.
• Configuration de l'environnement: Les clés d'API sont gérées en toute sécurité à l'aide d'un fichier .env.
• LLM Initialisation: Deux LLM sont initialisés: un pour les tâches générales et une autre spécifiquement pour le grattage Web.
• Fonction de prise de décision (check_local_knowledge): Cette fonction détermine si le PDF local contient suffisamment d'informations pour répondre à la requête.
• Agent de grattage Web: Un agent Crewai utilise serper.dev pour rechercher et résumer le contenu Web pertinent.
• Création de la base de données vectorielle: Une base de données vectorielle FAISS est créée à partir du PDF à l'aide de la phrase incorporale.
• Génération de réponses finales: Le LLM génère la réponse finale en fonction du contexte récupéré et de la requête de l'utilisateur.

Le code montre comment charger le PDF, le diviser en morceaux, créer des intégres et effectuer des recherches de similitude. Le composant de grattage Web utilise un agent dédié pour récupérer et résumer efficacement les pages Web pertinentes. La réponse finale est générée à l'aide d'une invite conversationnelle qui comprend à la fois la requête de l'utilisateur et le contexte compilé.

Exemple et résultats:

L'exemple de requête, "Qu'est-ce que le chiffon agentique?", Montrairement à la capacité du système à tirer parti des connaissances locales et externes. La sortie fournit une explication détaillée du chiffon agentique, y compris ses composants, ses avantages et ses limitations. Cela démontre l'adaptabilité et la capacité du système à fournir des réponses complètes même lorsque les informations ne sont pas directement présentes dans le document local.

Conclusion:

Ce tutoriel fournit un guide clair et pratique pour construire un pipeline de chiffon agentique. Le système résultant est très adaptable, capable de gérer diverses requêtes en combinant intelligemment les sources d'information locales et en ligne. Cette approche offre une amélioration significative par rapport aux modèles d'IA traditionnels, démontrant le potentiel du chiffon agentique pour créer des applications d'IA plus robustes et informatives.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!