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この記事では、エージェントAIの意思決定と動的情報の検索と生成に対するRAGの適応性を組み合わせた強力なアプローチであるエージェントラグを調査します。 トレーニングデータに限定されている従来のモデルとは異なり、エージェントラグは、さまざまなソースからの情報で独立してアクセスします。この実用的なガイドは、ラングチェーンベースのラグパイプラインの構築に焦点を当てています。

エージェントRAGプロジェクト：ステップバイステップガイド

プロジェクトは、このアーキテクチャに続いてぼろきれパイプラインを構築します：

1. ユーザークエリ：

   プロセスは、ユーザーの質問から始まります。

2. クエリルーティング：

   システムは、既存の知識を使用して答えることができるかどうかを判断します。 はいの場合、それは直接応答します。それ以外の場合は、データ検索に進みます

データ取得：
3. パイプラインには、2つの潜在的なソースにアクセスします。
   ローカルドキュメント：
   前処理されたPDF（生成AI原則）は、知識ベースとして機能します。
   • インターネット検索：より広いコンテキストについては、システムはWebスクレイピングを介して外部ソースを使用します。
   コンテキストの構築：
   取得したデータはコヒーレントコンテキストにコンパイルされます。

4. 回答生成：このコンテキストは、簡潔で正確な回答を生成するために、大規模な言語モデル（LLM）に供給されます。

5. 環境のセットアップ

前提条件：

GROQ API Key（ GROQ API Console

）

gemini api key（gemini apiコンソール

）

1. serper.dev api key（serper.dev api key）
2. インストール：
3. 必要なPythonパッケージをインストールしてください：

apiキー管理：apiキーをファイルに安全に保存します（以下の例）：

<code class="language-bash">pip install langchain-groq faiss-cpu crewai serper pypdf2 python-dotenv setuptools sentence-transformers huggingface distutils</code>

コードの概要：

コードは、いくつかのラングチェーンコンポーネントを使用します。ベクターデータベースの場合は、PDF処理の場合は.env、テキストチャンキングの場合は

、生成を埋め込む場合は

<code class="language-python">import os
from dotenv import load_dotenv
# ... other imports ...

load_dotenv()
GROQ_API_KEY = os.getenv("GROQ_API_KEY")
SERPER_API_KEY = os.getenv("SERPER_API_KEY")
GEMINI = os.getenv("GEMINI")</code>

、

、、llms、

（llama-3.3-70b-specdec）一般的なタスクの場合は、llm（gemini/gemini-1.5-flash）webスクレイピングの場合。 a crew_llm関数は、ローカルコンテキストの可用性に基づいてクエリをルーティングします。 check_local_knowledge()を使用して構築されたWebスクレイピングエージェントは、Webコンテンツを取得および要約します。 Vectorデータベースは、FAISSを使用してPDFから作成されます。 最後に、crewaiコンテキストとクエリを組み合わせて最終的な応答を作成します。 generate_final_answer()

の例の使用と出力：

関数は、システムをクエリすることを示しています。 たとえば、クエリ「エージェントラグとは何ですか？」ウェブスクレイピングをトリガーし、エージェントのぼろ、そのコンポーネント、利点、制限の包括的な説明をもたらします。 出力は、多様なソースから情報に動的にアクセスして合成するシステムの能力を示しています。 詳細な出力はBrevityのためにここで省略されていますが、元の入力で使用できます。

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