LATS : 추천 시스템을위한 Llamaindex가있는 AI 에이전트

언어 에이전트 트리 검색 (LATS)으로 체계적인 AI 추론의 힘을 잠금 해제하십시오. 질문에 답할뿐만 아니라 체계적으로 문제를 해결하고, 경험을 통해 배우고, 전략적으로 여러 단계를 계획하는 AI 조수를 상상해보십시오. 언어 에이전트 트리 검색 (LATS)은 RECT 프롬프트의 체계적인 추론과 MCTS (Monte Carlo Tree Search)의 전략적 계획 기능을 결합한 최첨단 AI 프레임 워크입니다. LATS는 포괄적 인 의사 결정 트리를 구축하고 여러 솔루션을 동시에 탐색하고 지속적인 학습을 통해 의사 결정 과정을 개선합니다. 수직 AI 에이전트에 중점을 둔이 기사는 llamaindex와 sambanova.ai를 사용하여 LATS 에이전트의 실제 구현을 탐구합니다. 주요 학습 목표 :

반응 (추론 연기) 프레임 워크와 사고 조치 관찰주기를 파악하십시오. LATS가 반응 프레임 워크에 가져 오는 진보를 이해합니다 MCT 및 언어 모델 기능을 활용하여 LATS 프레임 워크 구현. LATS 구현에서 계산 자원과 최적화 된 결과 사이의 트레이드 오프를 분석합니다. Sambanova 시스템이있는 Llamaindex LATS 에이전트를 사용하여 권장 엔진을 구축하십시오.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

반응 에이전트가

언어 에이전트 트리 검색 에이전트 이해 Lats and React : 시너지 효과 <:> 비용 고려 사항 : LATS를 고용 할 때 결론 자주 묻는 질문

• 반응 에이전트가
• 를 설명했습니다
• React (추론 연기)는 언어 모델이주기적인 사고, 행동 및 관찰 과정을 통해 작업을 해결할 수 있도록하는 프레임 워크입니다. 조수 생각이 큰 소리로 생각하고, 행동을 취하고, 피드백에서 배우는 것을 상상해보십시오. 사이클은 다음과 같습니다.
• 생각 :
현재 상황 분석 행동 :
• 분석을 기반으로 행동 과정 선택.

관찰 :

환경에서 피드백을 수집합니다 반복 : 피드백을 사용하여 후속 생각을 알리십시오 이 구조화 된 접근 방식을 사용하면 언어 모델이 복잡한 문제를 해결하고, 정보에 입각 한 결정을 내리고, 결과에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 다단계 수학적 문제에서 모델은 관련 개념을 식별하고, 공식을 적용하고, 결과의 논리를 평가하며, 그에 따라 접근 방식을 조정할 수 있습니다. 이것은 인간의 문제 해결을 반영하여보다 신뢰할 수있는 결과를 초래합니다

(이전에 보장 : llamaindex 및 gemini를 사용한 React Agent의 구현) 언어 에이전트 트리 검색 에이전트 이해

언어 에이전트 트리 검색 (LATS)은 정교한 의사 결정 및 계획을위한 언어 모델 기능과 MCT를 병합하는 고급 프레임 워크입니다.

LATS는 입력 쿼리에 의해 시작된 지속적인 탐색, 평가 및 학습을 통해 작동합니다. 그것은 과거 탐험과 반성의 검색 트리를 포괄하는 장기 메모리를 유지하여 미래의 결정을 안내합니다. LAT는 유망한 경로를 체계적으로 선택하고, 각 결정 지점에서 잠재적 행동을 샘플링하고, 가치 함수를 사용하여 장점을 평가하고, 연기 상태로 시뮬레이션하여 효과를 측정합니다. 코드 데모는 트리 확장 및 점수 평가를 설명합니다.

위도와 반응 : 시너지 효과

LATS는 React의 사고 조치 관찰주기를 트리 검색에 통합합니다 각 노드는 React의 사고 생성, 동작 선택 및 관찰 수집을 사용합니다. LATS는 여러 반응 시퀀스를 동시에 탐색하고 과거의 경험을 사용하여 탐사를 안내함으로써이를 향상시킵니다.

그러나이 접근법은 계산 집약적입니다. LAT가 가장 유익한시기를 살펴 보겠습니다.

비용 고려 사항 : LATS를 고용 할 때

LAT가 벤치 마크에서 COT, React 및 기타 방법을 능가하는 반면, 계산 비용은 중요합니다. 복잡한 작업은 수많은 노드를 생성하여 여러 LLM 호출을 초래하여 생산 환경에 적합하지 않습니다. 각 API 호출의 대기 시간으로 인해 실시간 응용 프로그램이 특히 어려워집니다. 조직은 특히 확장 할 때 인프라 비용에 대한 LATS의 우수한 의사 결정을 신중하게 평가해야합니다.

를 사용하면 LAT를 사용하십시오

작업은 여러 솔루션 (예 : 프로그래밍)이 복잡합니다 실수는 비용이 많이 들고 정확도는 가장 중요합니다 (예 : 금융, 의료 진단). 과거의 시도로부터의 학습은 유리합니다 (예 : 복잡한 제품 검색). 를 피하십시오

작업은 간단하며 빠른 응답이 필요합니다 (예 : 기본 고객 서비스). 시간 감도는 중요합니다 (예 : 실시간 거래) 리소스가 제한되어 있습니다 (예 : 모바일 애플리케이션)

대량의 반복적 인 작업이 관련되어 있습니다 (예 : 콘텐츠 중재)

llamaindex 및 lats 가있는 추천 시스템 구축 LATS 및 LLAMAINDEX를 사용하여 추천 시스템을 구축하겠습니다 1 단계 : 환경 설정

필요한 패키지를 설치하십시오 :

2 단계 : 구성 및 API 설정 Sambanova LLM API 키를 설정하십시오 () :

!pip install llama-index-agent-lats llama-index-core llama-index-readers-file duckduckgo-search llama-index-llms-sambanovasystems
import nest_asyncio; nest_asyncio.apply()

3 단계 : 도구 검색 정의 (Duckduckgo)

4 단계 : Llamaindex 에이전트 러너 - Lats

<your-api-key></your-api-key> 5 단계 : 실행 에이전트

import os
os.environ["SAMBANOVA_API_KEY"] = "<your-api-key>"

from llama_index.core import Settings
from llama_index.llms.sambanovasystems import SambaNovaCloud

llm = SambaNovaCloud(model="Meta-Llama-3.1-70B-Instruct", context_window=100000, max_tokens=1024, temperature=0.7, top_k=1, top_p=0.01)
Settings.llm = llm</your-api-key>

6 단계 : 오류 처리

( 사용 예) -이 섹션에서는 에이전트가 "아직도 생각하고있다"고 반환하는 케이스를 처리하는 방법을 제공합니다. 코드는 원래 입력에 제공됩니다 결론 LAT는 AI 에이전트 아키텍처를 크게 발전시킵니다. 강력하지만 계산 요구는 신중하게 고려되어야합니다

자주 묻는 질문

from duckduckgo_search import DDGS
from llama_index.core.tools import FunctionTool

def search(query:str) -> str:
    """Searches DuckDuckGo for the given query."""
    req = DDGS()
    response = req.text(query,max_results=4)
    context = ""
    for result in response:
      context += result['body']
    return context

search_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=search)

FAQ 섹션은 원래 입력에 제공됩니다. (참고 : 미디어 소유권에 대한 진술은 변경되지 않았습니다.)

위 내용은 LATS : 추천 시스템을위한 Llamaindex가있는 AI 에이전트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!