Smolagentsでエージェントラグを構築する方法は？

この記事では、ハグする顔ライブラリであるSmolagentsを使用して、エージェントの検索された生成（RAG）システムの構築を詳述しています。 Smolagentsは、自律的な意思決定とタスクの実行が可能なAIエージェントの作成を簡素化します。 ステップバイステップガイドは、エージェントラグシステムの構築に焦点を当てています。

目次：

smolagentsとは？

• キースモラージェントの機能
• Smolagentsコンポーネント
• エージェントラグの理解
• smolagentsを使用したエージェントラグの構築
• 必要なpythonパッケージ
  • ライブラリのインポート
  • PDF
  の読み込みとチャンキング
  • 埋め込み生成
  • Smolagentsの実装
  • レトリーバーツールの定義
  • エージェントのセットアップ
  エージェントラグに対するスモラジェントの利点
• 結論

smolagentsとは何ですか？

顔を抱きしめることから、複雑なタスクのためのインテリジェントエージェントの作成を合理化します。 そのミニマリストのデザイン（約1,000行のコード）は、電力と使いやすさのバランスを取ります。 キースモラジェンツ機能：

コードエージェント：e2b。

などの安全な環境内でコードを自律的に生成および実行

1. toolcallingagents：幅広い統合：
さまざまなLLMS（Face Inference API、Openai、人類、Litellmを介して人類）と、ハグハブの共有ツールリポジトリをサポートしています。
2. 効率的なアーキテクチャ：複雑なエージェントの動作に堅牢なビルディングブロックを提供します。
3. Smolagentsコンポーネント：
4. llmコア：
意思決定エンジン。

ツールリポジトリ：タスク実行のための事前定義されたツール。

1. パーサー：LLM出力から実用的な情報を抽出します。
2. システムプロンプト：命令を提供し、一貫した出力を保証します
メモリ：
3. 反復全体でコンテキストを維持します。
エラー処理：
4. ロギングおよび再試行メカニズムが含まれています。
5. エージェントのrag を理解します
エージェントラグは、エージェント機能（推論、計画、動的ツールの相互作用）を追加することにより、従来のぼろを拡張します。これにより、クエリ分解、情報検索、および反復改良による複雑なタスク処理が可能になります。
6. smolagentsとエージェントラグを組み合わせることの重要な利点：
1. 強化されたインテリジェンス：RAGパイプラインに推論と計画を追加します。
2. 動的順応性：取得したデータに基づいて調整します。
3. 効率の向上：反復プロセスを自動化し、手動介入を減らします
セキュリティの増加：
4. 外部コードとクエリを安全に実行します スケーラビリティ：
さまざまなドメインに簡単にスケーリングして適応します。
smolagentsを備えたエージェントのラグ

このセクションでは、システムの構築をガイドします。 PDFからデータをロードおよび処理し、チャンクに分割し、埋め込みを生成し、これらの埋め込みを使用してベクターデータベース内でセマンティック検索（FAISS）を使用します。 検索エージェントは、外部ソースからデータを取得します

必要なpythonパッケージ：

ライブラリのインポート：

<code>%pip install pypdf -q
%pip install faiss-cpu -q
!pip install -U langchain-community</code>

（ロード、分割、埋め込み生成、スモラジェンツの実装、レトリバーツールの定義、エージェントのセットアップのための残りのコードセクションは、ここでは再現できません。完全なコードスニペットの元の入力を参照してください。） エージェントラグに対するスモラジェントの利点：

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai.llms import OpenAI
from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI
from langchain_core.documents import Document
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

シンプルさ：強力なエージェント用の最小コード。

柔軟性：さまざまなLLMおよびツールと統合します

セキュリティ：

サンドボックス化された環境での安全な実行を促進します。
結論：
• スモラジェントとエージェントラグの組み合わせにより、インテリジェントで自律的なシステムの作成が大幅に進歩します。 Smolagentsの合理化された設計と、エージェントRAGの動的機能と組み合わせて、複雑なタスクの効率的な処理、適応性、セキュリティ、およびスケーラビリティが向上します。 このアプローチは、さまざまなアプリケーションに最適です。 画像は、要求されているように元の形式と位置で保持されます。

以上がSmolagentsでエージェントラグを構築する方法は？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。