エージェントラグ：デモプロジェクトを備えたステップバイステップのチュートリアル

この記事では、AIエージェントと検索の高等発電（RAG）を組み合わせて、より適応性のあるインテリジェントなAIシステムを作成する強力な手法であるエージェントRAGの実用的な実装を示しています。 トレーニングデータに制限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に独立してアクセスし、理由でアクセスできます。

このハンズオンチュートリアルは、Langchainを使用してぼろきれパイプラインの構築に焦点を当てています。これは、ローカルドキュメントとインターネット検索の両方を使用してユーザークエリに答えることができます。

アーキテクチャとワークフロー：

パイプラインは次の手順に従います：

ユーザークエリ：
1. プロセスは、ユーザーの質問から始まります。

クエリルーティング：
2. システムは、既存の知識を使用してクエリに答えることができるかどうかを判断します。 はいの場合、それは即時の応答を提供します。 そうでない場合、クエリはデータ取得に進みます
   データ取得：
システムには、2つの潜在的なソースにアクセスします

3. ローカルドキュメント：前処理されたPDF（この場合、「生成AI原則」）は知識ベースとして機能します。 関連情報は、類似性検索を介して抽出されます

   インターネット検索：
4. コンテキストビルディング：取得したデータ（PDFまたはWebから）は、コヒーレントコンテキストにまとめられています。
回答生成：
5. このコンテキストは、大規模な言語モデル（LLM）に供給されます。具体的には、一般的なタスクとgemini/gemini-1.5-flashのためのllama-3.3-70b-specdec - 包括的で正確な回答を生成するために。

6. 実装の詳細：

   チュートリアルには、以下を含むステップバイステップガイドが提供されます
   • 前提条件：GROQ APIキー、Gemini APIキー、およびserper.dev APIキーが必要です。
   • パッケージのインストール：必要なPythonパッケージは、 pip
   環境のセットアップ：
   • apiキーは、ファイルを使用して安全に管理されています。 .envllm初期化：
   2つのLLMが初期化されます。1つは一般的なタスク用、もう1つは特にWebスクレイピング用です。
   • 意思決定関数（）：
   この関数は、ローカルPDFにクエリに答えるのに十分な情報が含まれているかどうかを決定します。
   • Webスクレイピングエージェント：check_local_knowledgeCREWAIエージェントはserper.devを使用して、関連するWebコンテンツを検索および要約します。
   Vectorデータベース作成：
   • FAISSベクターデータベースは、文の埋め込みを使用してPDFから作成されます。 最終回答生成：
   LLMは、取得したコンテキストとユーザーのクエリに基づいて最終回答を生成します。
   • コードは、PDFをロードし、チャンクに分割し、埋め込みを作成し、類似性検索を実行する方法を示します。 Webスクレイピングコンポーネントは、専用のエージェントを使用して、関連するWebページを効率的に取得および要約します。 最終的な回答は、ユーザーのクエリとコンパイルされたコンテキストの両方を含む会話プロンプトを使用して生成されます。
   の例と結果：
   • 例のクエリ「エージェントラグとは？」というクエリの例は、ローカルと外部の両方の知識を活用するシステムの能力を効果的に紹介します。 出力は、コンポーネント、利点、制限を含むエージェントRAGの詳細な説明を提供します。 これは、情報がローカルドキュメントに直接存在しない場合でも、システムの適応性と包括的な回答を提供する能力を示しています。
   結論：

   このチュートリアルは、エージェントのラグパイプラインを構築するための明確で実用的なガイドを提供します。結果のシステムは非常に適応性があり、ローカル情報とオンライン情報源をインテリジェントに組み合わせることにより、多様なクエリを処理できます。 このアプローチは、従来のAIモデルよりも大幅な改善を提供し、より堅牢で有益なAIアプリケーションを作成するためのエージェントRAGの可能性を示しています。

以上がエージェントラグ：デモプロジェクトを備えたステップバイステップのチュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。