Llama IndexとMonsterapiを使用してAIエージェントを構築する方法

AIエージェント：LlamaindexとMonsterapiを搭載したAIの未来

AIエージェントは、テクノロジーとの対話方法に革命をもたらす態勢を整えています。これらの自律システムは、人間の行動を模倣し、推論、意思決定、リアルタイムの相互作用を必要とするタスクを実行します。この記事は、AIエージェントの世界を掘り下げ、LlamaindexとMonsterapiを使用してそれらを構築する方法を紹介します。 LlamainDexはエージェント開発のための堅牢なフレームワークを提供し、Monsterapiは強力なLLMSへの便利なアクセスを提供します。

学習目標：

• AIエージェントのアーキテクチャと機能、およびそれらのアプリケーションを実際の問題に把握します。
• 能力とアプリケーションの観点から、LLMSとAIエージェントの重要な区別を理解します。
• AIエージェントのコアコンポーネントとそれらがどのように相互作用するかを学びます。
• さまざまな業界で多様なAIエージェントユースケースを探索します。

（この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。）

目次：

• AIエージェントとは何ですか？
• AIエージェントコンポーネントの理解
• AIエージェントユースケース
• LlamaindexとMonsterapiを使用してエージェントRAGシステムを構築します
• よくある質問

AIエージェントとは何ですか？

AIエージェントは、人間の行動をエミュレートするように設計された自主システムです。それらは環境内で動作し、LLM、ツール、およびメモリを利用して複雑なタスクを達成します。主にテキストを処理および生成するLLMSとは異なり、AIエージェントは認識、行動、意思決定に従事します。

AIエージェントの重要な特性は次のとおりです。

• 人間のような思考：エージェントは、特定の結果を達成するためにツール（検索エンジン、データベース、計算機など）を採用しています。
• 人間のようなアクション：エージェントはアクションを計画し、戦略的にツールを利用して目標を達成します。
• 人間のような観察：エージェントは、入力と保存されたメモリに基づいて、反応、適応、および適切なアクションを実行するために計画フレームワークを利用します。

LLMSとAIエージェントの比較は次のとおりです。

特徴	LLMS	AIエージェント
コア機能	テキスト処理と生成	認識、行動、意思決定
交流	テキストベース	現実世界またはシミュレートされた環境
アプリケーション	チャットボット、コンテンツ生成、翻訳	仮想アシスタント、自動化、ロボット工学
制限	限られたリアルタイムの相互作用、不正確さの可能性	リソース集約型の複雑な開発

AIエージェントコンポーネントの理解

AIエージェントは相互接続されたコンポーネントで構成されています。

• 推論ループ：コア意思決定エンジン、計画アクション、および洗練された出力。
• メモリレイヤー：過去のアクションと情報を保存し、効率的なタスク完了（短期および長期のメモリ）を可能にします。
• モデル：人間に理解しやすい結果を合成して生成するLLM。
• ツール：特定のタスクを実行する外部関数（API、データベース、計算機）。

これらのコンポーネントは動的に相互作用します。 Reasoning Loopはモデル出力を使用して決定をガイドし、ツールはそれらの決定を実行します。この閉ループシステムは、シームレスな情報処理、意思決定、およびアクションを可能にします。

エージェント開発におけるLlamaindexの役割

LlamainDexは、高レベルのツールとクラスを提供することにより、エージェントの開発を簡素化します。その推論ループメカニズム（関数をコールするエージェント、Reactエージェント）は、LLM、ベクトルストア、およびその他のコンポーネントとシームレスに統合します。典型的なllamaindexエージェントのセットアップは次のようになります：

 llama_index.agent.openaiインポートOpenaiagentから
llama_index.llms.openaiインポートOpenaiから

＃ツールをインポートおよび定義します
＃エージェントと対話する機能とツールを定義します


＃LLMを初期化します
LLM = openai（model = "gpt-3.5-turbo-0613"）

＃openaiエージェントを初期化します
agent = openaiagent.from_tools（tools、llm = llm、verbose = true）

AIエージェントユースケース

AIエージェントは、多様なフィールド全体のアプリケーションを見つけます。

• エージェントRAG：クエリ応答を強化するためにビジネスデータを活用するコンテキスト認識システム。
• SQLエージェント：自然言語をデータベースインタラクションのSQLクエリに翻訳します。
• ワークフローアシスタント：カレンダー、天気API、その他のツールと統合します。
• コードアシスタント：コードレビュー、ライティング、および改善を支援します。
• コンテンツキュレーション：記事やブログ投稿を提案し、要約します。
• 自動取引：市場データを分析し、取引を実行します。
• 脅威の検出：ネットワークトラフィックを監視し、サイバー脅威に対応します。

LlamaindexとMonsterapiを使用してエージェントRAGシステムを構築します

このセクションでは、LlamaindexとMonsterapiを使用して、検索された生成（RAG）エージェントの構築を示しています。 MonsterapiはLLMの展開と管理を簡素化し、MetaのLlama-3-8B-Instructなどのモデルへの費用対効果の高いアクセスを提供します。

ステップ1：セットアップ

必要なライブラリをインストールし、Monsterapiキーを取得します。

 ＃必要なライブラリをインストールします（実際のコマンドに置き換えます）
＃...

OSをインポートします
llama_index.llms.monsterapiからImport Monsterllmから
llama_index.core.embeddingsからImport Resolve_embed_modelから
llama_index.core.node_parserからimportsentencesplitterから
llama_index.coreからvectorStoreIndex、SimpleDirectoryReaderからインポート
フィッツ＃pymupdfをインポートします

＃モデルにアクセスするために無料のMonsterapiキーを設定する 
os.environ ["monster_api_key"] = "your_api_key"

ステップ2：Monsterapiモデルのセットアップ

Monsterapiを介してLlama-3-8b-Instructモデルを初期化します。

 Model = "Meta-llama/Meta-llama-3-8b-instruct"
llm = monsterllm（model = model、温度= 0.75）
result = llm.complete（ "AIとMLの違いは何ですか？"）＃モデルをテストする

ステップ3：データの読み込みとベクトルストア

ドキュメントをロードし、ベクトルストアインデックスを作成し、クエリエンジンをセットアップします。

 ＃...（SimpleDirectoryReader、SentencesPlitter、および埋め込みモデルを使用したドキュメントの読み込みと処理）...

index = vectorStoreIndex.from_documents（documents、transformations = [splitter]、embed_model = embed_model）
query_engine = index.as_query_engine（llm = llm）
response = query_engine.query（ "検索された生成とは何ですか？"） 

このRAGエージェントは、LlamainDexのVectorストアとMonsterapiのLLMを介してカスタムデータを活用しています。

結論

AIエージェントは、AIの重要な進歩を表し、自律的なタスクの完了と人間のような相互作用を可能にします。 LlamaindexとMonsterapiは、洗練されたエージェントを構築するための強力なツールを提供します。これらの技術が成熟するにつれて、ますますインテリジェントで自律的なアプリケーションを作成する可能性は成長するだけです。

重要なテイクアウト：

• AIエージェントの機能とアーキテクチャについて学びました。
• LLMSとAIエージェントの違いを理解しました。
• AIエージェントのコアコンポーネントを調査しました。

よくある質問

• Q1：LlamainDexはエージェントの開発をサポートしていますか？ A1：はい、LlamainDexはAIエージェントを作成するための組み込みツールを提供しています。
• Q2：LlamaindexのLLMエージェントとは何ですか？ A2：ユーザーの目標を達成するためにLLMSとツールを使用した半自動システム。
• Q3：LLMSとAIエージェントの主な違いは何ですか？ A3：LLMSは主にテキストを処理し、AIエージェントは環境と対話し、ツールを使用します。

（注：使用される画像は、このコンテキストで使用するために適切にライセンスされていると想定されています。）

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