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이 기사는 에이전트 AI의 의사 결정과 동적 정보 검색 및 생성에 대한 RAG의 적응성을 결합한 강력한 접근법 인 에이전트 래그를 탐구합니다. 훈련 데이터로 제한된 기존 모델과 달리 에이전트 래그는 독립적으로 다양한 소스의 정보로 액세스하고 이유에 액세스합니다. 이 실용 가이드는 랑 체인 기반 래그 파이프 라인 구축에 중점을 둡니다.

에이전트 래그 프로젝트 : 단계별 안내서 프로젝트는이 아키텍처에 따라 헝겊 파이프 라인을 구성합니다

사용자 쿼리 :

프로세스는 사용자의 질문으로 시작됩니다

쿼리 라우팅 : 시스템은 기존 지식을 사용하여 대답 할 수 있는지 여부를 결정합니다. 그렇다면 직접 응답합니다. 그렇지 않으면 데이터 검색으로 진행됩니다.

1. 데이터 검색 :

   파이프 라인은 두 가지 잠재적 소스에 액세스합니다 로컬 문서 : 사전 처리 된 PDF (생성 AI 원칙)는 지식 기반으로 사용됩니다. 인터넷 검색 :

   더 넓은 컨텍스트의 경우 시스템은 웹 스크래핑을 통해 외부 소스를 사용합니다.

2. 컨텍스트 구축 : 검색된 데이터는 일관된 컨텍스트로 컴파일됩니다. 답변 생성 :

   이 맥락은 간결하고 정확한 답을 생성하기 위해 큰 언어 모델 (LLM)에 공급됩니다.
3. 환경 설정

   전제 조건 :

   Groq API 키 ( groq api 콘솔
   ) gemini api 키 (
   • gemini api console ) Serper.dev API 키 ( serper.dev api 키 ) 설치 : 필요한 Python 패키지를 설치하십시오 :
   API 키 관리 : API 키를 파일에 단단히 저장 (아래 예) :
   • 코드 개요 : 이 코드는 여러 langchain 구성 요소를 사용합니다. 벡터 데이터베이스의 경우 , pdf 처리의 경우 > 텍스트 청킹의 경우
   , ,
및 및 두 개의 llms가 초기화됩니다 : (llama-3.3-70b-specdec) 일반 작업의 경우 (gemini/gemini-1.5-flash)가 웹 스크래핑. A

기능은 로컬 컨텍스트 가용성을 기반으로 쿼리를 진행합니다. llm를 사용하여 구축 된 웹 스크래핑 에이전트는 웹 컨텐츠를 검색하고 요약합니다. FAISS를 사용하여 PDF에서 벡터 데이터베이스가 작성됩니다. 마지막으로, 는 컨텍스트와 쿼리를 결합하여 최종 응답을 생성합니다. crew_llm check_local_knowledge() 예제 및 출력 예제 : crewai generate_final_answer() 함수는 시스템을 쿼리하는 것을 보여줍니다. 예를 들어, "에이전트 래그는 무엇입니까?" 웹 스크래핑을 트리거하여 에이전트 래그, 구성 요소, 이점 및 제한에 대한 포괄적 인 설명을 초래합니다. 출력은 시스템의 다양한 소스에서 정보를 동적으로 액세스하고 합성하는 시스템의 능력을 보여줍니다. 자세한 출력은 간결하게 설명되어 있지만 원래 입력에서 사용할 수 있습니다.

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