Llama Index 및 Monsterapi를 사용하여 AI 에이전트를 구축하는 방법

AI 에이전트 : Llamaindex와 Monsterapi에 의해 구동되는 AI의 미래

AI 에이전트는 우리가 기술과 어떻게 상호 작용하는지 혁명을 일으킬 준비가되어 있습니다. 이러한 자율 시스템은 인간 행동을 모방하고, 추론, 의사 결정 및 실시간 상호 작용이 필요한 작업을 수행합니다-전통적인 LLM의 범위를 넘어서 기능. 이 기사는 AI 요원의 세계를 탐구하여 Llamaindex와 Monsterapi를 사용하여 구축하는 방법을 보여줍니다. Llamaindex는 에이전트 개발을위한 강력한 프레임 워크를 제공하는 반면, Monsterapi는 강력한 LLM에 편리하게 액세스 할 수 있습니다.

학습 목표 :

• AI 에이전트의 아키텍처와 기능과 실제 문제에 대한 적용을 파악하십시오.
• 기능 및 응용 프로그램 측면에서 LLM과 AI 에이전트의 주요 차이점을 이해하십시오.
• AI 에이전트의 핵심 구성 요소와 상호 작용 방법을 배우십시오.
• 다양한 산업 분야의 다양한 AI 에이전트 사용 사례를 탐색하십시오.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

• AI 요원은 무엇입니까?
• AI 에이전트 구성 요소 이해
• AI 에이전트 사용 사례
• Llamaindex 및 Monsterapi를 사용하여 에이전트 걸레 시스템 구축
• 자주 묻는 질문

AI 요원은 무엇입니까?

AI 에이전트는 인간의 행동을 모방하도록 설계된 자체 지향 시스템입니다. 그들은 복잡한 작업을 수행하기 위해 LLM, 도구 및 메모리를 사용하여 환경 내에서 작동합니다. 주로 텍스트를 처리하고 생성하는 LLM과 달리 AI 에이전트는 인식, 행동 및 의사 결정에 관여합니다.

AI 에이전트의 주요 특성은 다음과 같습니다.

• 인간과 같은 사고 : 에이전트는 도구 (검색 엔진, 데이터베이스, 계산기 등)를 사용하여 특정 결과를 달성합니다.
• 인간과 같은 행동 : 에이전트는 행동을 계획하고 도구를 전략적으로 활용하여 목표에 도달합니다.
• 인간과 유사한 관찰 : 에이전트는 계획 프레임 워크를 사용하여 입력 및 저장된 메모리에 따라 적절한 조치를 취하고 적응하고 적절한 조치를 취합니다.

다음은 LLM과 AI 에이전트를 비교 한 것입니다.

특징	LLMS	AI 요원
핵심 기능	텍스트 처리 및 생성	인식, 행동, 의사 결정
상호 작용	텍스트 기반	실제 환경 또는 시뮬레이션 된 환경
응용 프로그램	챗봇, 콘텐츠 생성, 번역	가상 어시스턴트, 자동화, 로봇 공학
제한	제한된 실시간 상호 작용, 부정확성 가능성	자원 집약적이고 복잡한 개발

AI 에이전트 구성 요소 이해

AI 에이전트는 상호 연결된 구성 요소로 구성됩니다.

• 추론 루프 : 핵심 의사 결정 엔진, 계획 조치 및 정제 출력.
• 메모리 계층 : 과거의 작업 및 정보를 저장하여 효율적인 작업 완료 (단기 및 장기 메모리)를 가능하게합니다.
• 모델 : 인간 이해할 수있는 결과를 합성하고 생성하는 LLM.
• 도구 : 특정 작업을 수행하는 외부 기능 (API, 데이터베이스, 계산기).

이러한 구성 요소는 동적으로 상호 작용합니다. 추론 루프는 모델 출력을 사용하여 의사 결정을 안내하는 반면 도구는 해당 결정을 실행합니다. 이 폐쇄 루프 시스템은 원활한 정보 처리, 의사 결정 및 조치를 가능하게합니다.

에이전트 개발에서 Llamaindex의 역할

Llamaindex는 높은 수준의 도구와 클래스를 제공하여 에이전트 개발을 단순화합니다. 추론 루프 메커니즘 (기능을 부르는 제제, 반응 에이전트)은 LLM, 벡터 스토어 및 기타 구성 요소와 완벽하게 통합됩니다. 일반적인 llamaindex 에이전트 설정은 다음과 같습니다.

 llama_index.agent에서 Openai import openaiagent
llama_index.llms.openai import openai에서

# 도구를 가져오고 정의합니다
# 에이전트와 상호 작용하는 기능 및 도구 정의


# LLM 초기화
llm = openai (model = "gpt-3.5-turbo-0613")

# OpenAI 에이전트 초기화
에이전트 = openaiagent.from_tools (도구, llm = llm, verbose = true)

AI 에이전트 사용 사례

AI 에이전트는 다양한 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다.

• 에이전트 래그 : 컨텍스트 인식 시스템이 강화 된 쿼리 응답을 위해 비즈니스 데이터를 활용합니다.
• SQL 에이전트 : 자연 언어를 데이터베이스 상호 작용을 위해 SQL 쿼리로 변환합니다.
• 워크 플로 보조원 : 달력, 날씨 API 및 기타 도구와 통합.
• 코드 어시스턴트 : 코드 검토, 쓰기 및 개선에 도움이됩니다.
• 컨텐츠 큐 레이션 : 기사 및 블로그 게시물을 제안하고 요약합니다.
• 자동 거래 : 시장 데이터를 분석하고 거래를 실행합니다.
• 위협 탐지 : 네트워크 트래픽을 모니터링하고 사이버 위협에 대응합니다.

Llamaindex 및 Monsterapi를 사용하여 에이전트 걸레 시스템 구축

이 섹션에서는 Llamaindex 및 Monsterapi를 사용하여 검색 된 세대 (RAG) 에이전트를 구축하는 것을 보여줍니다. Monsterapi는 LLM 배포 및 관리를 단순화하여 Meta의 LLAMA-3-8B 비율과 같은 모델에 대한 비용 효율적인 액세스를 제공합니다.

1 단계 : 설정

필요한 라이브러리를 설치하고 Monsterapi 키를 얻으십시오.

 # 필요한 라이브러리 설치 (실제 명령으로 교체)
# ...

OS 가져 오기
llama_index.llms.monsterapi import monsterllm에서
llama_index.core.embeddings import resolve_embed_model
llama_index.core.node_parser import sentencesplitter에서
Llama_index에서 Core import vectorstoreIndex, simpledirectoryReader
피츠 # pymupdf를 가져옵니다

# 모델에 액세스하기 위해 무료 Monsterapi 키 설정 
os.environ [ "monster_api_key"] = "your_api_key"

2 단계 : Monsterapi 모델 설정

Monsterapi를 통해 LLAMA-3-8B 강조 모델을 초기화하십시오.

 model = "메타-롤라마/메타-롤라마 -3-8B 비교"
llm = monsterllm (model = model, 온도 = 0.75)
결과 = llm.complete ( "AI와 ML의 차이점은 무엇입니까?") # 모델 테스트

3 단계 : 데이터 로딩 및 벡터 저장소

문서를로드하고 벡터 스토어 인덱스를 작성하고 쿼리 엔진을 설정하십시오.

 # ... (SimpledirectoryReader, sentencesplitter 및 Embedding 모델을 사용한 문서로드 및 처리) ...

index = vectorstoreIndex.from_documents (문서, 변환 = [스플리터], embed_model = embed_model)
query_engine = index.as_query_engine (llm = llm)
response = query_engine.query ( "검색 된 세대는 무엇입니까?") 

이 래그 에이전트는 Llamaindex의 벡터 스토어와 Monsterapi의 LLM을 통해 사용자 정의 데이터를 활용합니다.

결론

AI 에이전트는 AI에서 상당한 발전을 나타내므로 자율적 인 작업 완료와 인간과 유사한 상호 작용을 가능하게합니다. Llamaindex와 Monsterapi는 정교한 에이전트를 구축하기위한 강력한 도구를 제공합니다. 이러한 기술이 성숙함에 따라 점점 지능적이고 자율적 인 응용 분야를 창출 할 수있는 잠재력은 성장할 것입니다.

주요 테이크 아웃 :

• AI 에이전트의 기능과 아키텍처에 대해 배웠습니다.
• LLM과 AI 에이전트의 차이점을 이해했습니다.
• AI 에이전트의 핵심 구성 요소를 탐색했습니다.

자주 묻는 질문

• Q1 : Llamaindex는 에이전트 개발을 지원합니까? A1 : 예, Llamaindex는 AI 에이전트를 만들기위한 내장 도구를 제공합니다.
• Q2 : Llamaindex의 LLM 에이전트는 무엇입니까? A2 : LLMS와 사용자 목표를 달성하기위한 도구를 사용하는 반 자율 시스템.
• Q3 : LLM과 AI 에이전트의 주요 차이점은 무엇입니까? A3 : LLM은 주로 텍스트를 처리하는 반면 AI 에이전트는 환경과 상호 작용하고 도구를 사용합니다.

(참고 : 사용 된 이미지는이 맥락에서 사용하기에 적절하게 라이센스가 부여 된 것으로 가정합니다.)

위 내용은 Llama Index 및 Monsterapi를 사용하여 AI 에이전트를 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!