웹 검색 에이전트 구축

이 블로그 게시물은 강력한 대형 언어 모델 인 Langchain과 Llama 3.3을 사용하여 웹 검색을위한 AI 에이전트를 구축하는 것을 보여줍니다. 에이전트는 Arxiv 및 Wikipedia와 같은 외부 지식 기반을 활용하여 포괄적 인 답변을 제공합니다.

주요 학습 결과

이 튜토리얼은 다음을 가르쳐 줄 것입니다.

• Langchain 및 Llama 3.3으로 웹 검색 AI 에이전트를 만드는 방법.
• Arxiv 및 Wikipedia와 같은 외부 데이터 소스를 대리인에 통합합니다.
• 개발 환경 및 필요한 도구 설정.
• 강력한 응용 프로그램 개발을위한 모듈성 및 오류 처리 구현.
• 간소화를 사용하여 AI 에이전트를위한 사용자 친화적 인 인터페이스를 만듭니다.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차

• 라마 이해 3.3
• Langchain 소개
• 웹 검색 에이전트의 핵심 구성 요소
• 워크 플로우 다이어그램
• 환경 설정 및 구성
• 결론
• 자주 묻는 질문

라마 이해 3.3

메타에서 70 억 파라미터 명령어 조정 된 LLM 인 LLAMA 3.3은 텍스트 기반 작업에서 탁월합니다. 이전 버전 (LLAMA 3.1 70B 및 LLAMA 3.2 90B)에 대한 개선과 비용 효율성은 설득력있는 선택입니다. 심지어 특정 지역에서 더 큰 모델과 경쟁합니다.

llama 3.3 기능 :

• 지시 조정 : 정확한 지시 다음.
• 다국어 지원 : 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 포르투갈어, 이탈리아어 및 태국을 포함한 여러 언어를 처리합니다.
• 비용 효율성 : 저렴한 고성능.
• Accessibility: Deployable on various hardware configurations, including CPUs.

Langchain 소개

Langchain은 LLM 기반 응용 프로그램을 개발하기위한 오픈 소스 프레임 워크입니다. LLM 통합을 단순화하여 정교한 AI 솔루션을 만들 수 있습니다.

Langchain 키 기능 :

• 체인 가능한 구성 요소 : 구성 요소를 연결하여 복잡한 워크 플로우를 구축합니다.
• 공구 통합 : 도구와 API를 쉽게 통합합니다.
• 메모리 관리 : 대화 컨텍스트를 유지합니다.
• 확장 성 : 사용자 지정 구성 요소 및 통합을 지원합니다.

웹 검색 에이전트의 핵심 구성 요소

에이전트 사용 :

• LLM (LLAMA 3.3) : 핵심 처리 장치.
• 검색 도구 : 웹 검색 엔진에 액세스합니다 (API 사용).
• Prompt Template: Structures input for the LLM.
• Agent Executor: Orchestrates LLM and tool interaction.

워크 플로우 다이어그램

이 다이어그램은 사용자, LLM 및 데이터 소스 (Arxiv, Wikipedia) 간의 상호 작용을 보여줍니다. 사용자 쿼리가 처리되고 정보가 검색되고 응답이 생성되는 방법을 보여줍니다. 오류 처리도 포함됩니다.

환경 설정 및 구성

이 섹션에서는 개발 환경 설정, 종속성 설치 및 API 키 구성에 대해 자세히 설명합니다. It includes code snippets for creating a virtual environment, installing packages, and setting up a .env file for secure API key management. 코드 예제는 필요한 라이브러리 가져 오기, 환경 변수로드 및 ARXIV 및 Wikipedia 도구 구성을 보여줍니다. 사용자 입력 처리 및 채팅 메시지 표시를 포함한 간소화 앱 설정도 포함됩니다. 마지막으로, 코드는 LLM, 도구 및 검색 에이전트를 초기화하는 방법과 오류 처리를 포함한 어시스턴트의 응답을 생성하고 표시하는 방법을 보여줍니다. 예제 출력도 제공됩니다.

결론

이 프로젝트는 LLAMA 3.3과 같은 LLM을 Langchain을 사용하는 외부 지식 소스와 결합하는 힘을 보여줍니다. 모듈 식 디자인을 사용하면 다양한 도메인에 대한 쉽게 확장 및 적응이 가능합니다. 간소화는 대화식 사용자 인터페이스의 생성을 단순화합니다.

주요 테이크 아웃 :

• LLM과 외부 지식 소스를 결합하면 강력한 AI 에이전트가 생성됩니다.
• 간소화는 대화식 웹 앱 개발을 단순화합니다.
• 환경 변수는 보안을 향상시킵니다.
• 오류 처리는 응용 프로그램 안정성을 향상시킵니다.
• 모듈 식 디자인을 사용하면 쉽게 확장 할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

• Q1. 라마 3.3은 무엇입니까? 추론 및 자연어 생성 기능에 사용되는 강력한 LLM.
• Q2. 왜 Arxiv와 Wikipedia? 연구 논문 및 일반적인 지식에 대한 접근.
• Q3. Streamlit은 어떻게 도움이됩니까? 사용하기 쉬운 채팅 인터페이스를 제공합니다.
• Q4. 앱이 이러한 소스로 제한됩니까? 아니요, 쉽게 확장 가능합니다.
• Q5. 오류는 어떻게 처리됩니까? 우아한 오류 처리를 위해 시도 블록을 사용합니다.

(참고 : 이미지는 직접 포함에 적합한 형식으로 제공되지 않았 으므로이 응답에 포함되지 않습니다. 이미지 URL은 자리 표시 자로 유지됩니다.)

위 내용은 웹 검색 에이전트 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!