Construire un agent de recherche sur le Web

Ce billet de blog démontre la création d'un agent d'IA pour les recherches sur le Web à l'aide de Langchain et Llama 3.3, un puissant modèle de langue grande. L'agent exploite des bases de connaissances externes comme Arxiv et Wikipedia pour fournir des réponses complètes.

Résultats d'apprentissage clés

Ce tutoriel vous apprendra:

• Comment créer un agent AI de recherche sur le Web avec Langchain et Llama 3.3.
• Intégrer des sources de données externes telles que Arxiv et Wikipedia dans votre agent.
• Configuration de l'environnement de développement et des outils requis.
• Implémentation de la modularité et du traitement des erreurs pour un développement d'applications robuste.
• Utilisation de rationalisation pour créer une interface conviviale pour votre agent AI.

Cet article fait partie du blogathon des sciences des données.

Table des matières

• Comprendre Llama 3.3
• Présentation de Langchain
• Composants principaux de l'agent de recherche sur le Web
• Diagramme de workflow
• Configuration et configuration de l'environnement
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Comprendre Llama 3.3

LLAMA 3.3, un LLM à réglage de l'instruction de 70 milliards de paramètres de Meta, excelle aux tâches textuelles. Ses améliorations par rapport aux versions précédentes (LLAMA 3.1 70B et LLAMA 3.2 90b) et la rentabilité en font un choix convaincant. Il rivalise même avec des modèles plus grands dans certaines zones.

Caractéristiques de Llama 3.3:

• Instruction Tuning: Precise instruction following.
• Multilingual Support: Handles multiple languages, including English, Spanish, French, German, Hindi, Portuguese, Italian, and Thai.
• Cost-Effectiveness: Affordable high-performance.
• Accessibility: Deployable on various hardware configurations, including CPUs.

Présentation de Langchain

Langchain est un cadre open source pour développer des applications alimentées par LLM. Il simplifie l'intégration LLM, permettant la création de solutions SOP sophistiquées.

Caractéristiques clés de Langchain:

• Chainable Components: Build complex workflows by linking components.
• Tool Integration: Easily integrate tools and APIs.
• Gestion de la mémoire: maintenir le contexte conversationnel.
• Extensibility: Supports custom components and integrations.

Composants principaux de l'agent de recherche sur le Web

Notre agent utilise:

• LLM (LLAMA 3.3): L'unité de traitement de base.
• Search Tool: Accesses web search engines (using an API).
• Prompt Template: Structures input for the LLM.
• Agent Executor: Orchestrates LLM and tool interaction.

Diagramme de workflow

Ce diagramme illustre l'interaction entre l'utilisateur, le LLM et les sources de données (Arxiv, Wikipedia). Il montre comment les requêtes utilisateur sont traitées, les informations sont récupérées et les réponses sont générées. La gestion des erreurs est également incorporée.

Configuration et configuration de l'environnement

Cette section détaille la configuration de l'environnement de développement, l'installation des dépendances et la configuration des clés d'API. It includes code snippets for creating a virtual environment, installing packages, and setting up a .env file for secure API key management. Les exemples de code démontrent l'importation de bibliothèques nécessaires, le chargement des variables d'environnement et la configuration des outils Arxiv et Wikipedia. La configuration de l'application rationalisée, y compris la gestion des entrées de l'utilisateur et l'affichage des messages de chat, est également couverte. Enfin, le code montre comment initialiser le LLM, les outils et l'agent de recherche, et comment générer et afficher la réponse de l'assistant, y compris la gestion des erreurs. Des exemples de sorties sont également fournies.

Conclusion

Ce projet présente la puissance de combiner les LLM comme LLAMA 3.3 avec des sources de connaissances externes utilisant Langchain. La conception modulaire permet une expansion et une adaptation faciles à divers domaines. STAILLIT Simplifie la création d'interfaces utilisateur interactives.

Les principaux plats à retenir:

• La combinaison des LLM et des sources de connaissances externes crée de puissants agents d'IA.
• Sationlit simplifie le développement des applications Web interactifs.
• Les variables de l'environnement améliorent la sécurité.
• Le traitement des erreurs améliore la fiabilité de l'application.
• La conception modulaire permet une extension facile.

Questions fréquemment posées

• Q1. Qu'est-ce que Llama 3.3? Un LLM puissant utilisé pour ses capacités de raisonnement et de génération de langage naturel.
• Q2. Pourquoi Arxiv et Wikipedia? Accès aux articles de recherche et aux connaissances générales.
• Q3. Comment rational aide-t-il? Fournit une interface de chat facile à utiliser.
• Q4. L'application est-elle limitée à ces sources? Non, c'est facilement extensible.
• Q5. Comment les erreurs sont-elles gérées? En utilisant des blocs d'essai à l'exception pour une gestion gracieuse des erreurs.

(Remarque: les images ne sont pas incluses dans cette réponse car elles n'ont pas été fournies dans un format adapté à l'inclusion directe. Les URL de l'image restent comme des espaces réservés.)

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!