llamaindex를 사용한 반사제 안내서

AI 인텔리전스 향상 : llamaindex를 가진 반사 AI 에이전트에 대한 깊은 다이빙

문제를 해결할뿐만 아니라 개선을위한 자체 사고 과정을 반영하는 AI를 상상해보십시오. 이것은 반사 AI 에이전트의 영역이며,이 기사는 llamaindex를 사용하여이를 구축하는 방법을 탐구합니다. 우리는 반사의 기본 사항을 다루고, 언어 에이전트 트리 검색 (LATS) 및 내장 에이전트와 같은 고급 기술을 탐구하며 실용적인 코드 예제를 제공합니다.

학습 목표 :

• LLM을 향상시키는 데 반사의 개념과 중요성을 파악하십시오.
• 자체 추진을 사용하여 기본 반사제를 구현하십시오.
• 언어 에이전트 트리 검색 (LATS)과 AI 작업 성능 향상에있는 역할을 이해합니다.
• Llamaindex와 함께 LATS 프레임 워크 설정 및 사용 경험을 얻습니다.
• 자기 반성 및 외부 도구를 통해 반복적으로 응답을 개선하는 내성적 인 에이전트를 구축하십시오.

반사 및 내성적 인 에이전트 이해 :

LLM은 때때로 만족스러운 응답을 생성하지 못합니다. 반사제는 "시스템 2"사고 과정-자기 평가 및 정제를 통합하여이를 다룹니다. Llamaindex의 내성 에이전트 모듈은이를 구현하여 반복 응답 개선을 가능하게합니다.

기본 반사제 단계 :

1. 초기 응답 : 에이전트는 초기 응답을 생성합니다.
2. 반사 및 보정 : 에이전트는 내부적으로 또는 외부 도구를 사용하여 응답을 분석합니다.
3. 정제주기 : 반사에 기초하여, 에이전트는 정지 조건이 충족 될 때까지 2 단계와 3 단계를 반복하여 응답을 개선합니다.

언어 에이전트 트리 검색 (LATS) :

LATS는 반사와 MCT (Monte-Carlo Tree Search)를 결합한 강력한 알고리즘입니다. 다중 동작 경로를 효율적으로 탐색하고 최적의 경로를 선택하여 React 및 Reflexion과 같은 방법을 능가합니다.

llamaindex를 사용한 LATS 구현 :

이 섹션에서는 Cohere Embedings 및 Gemini Api LLM을 사용한 LATS 구현을 보여줍니다. (참고 : API 키가 필요하고 Brevity를 위해 코드 스 니펫이 생략되었지만 원래 응답은 자세한 연습을 제공합니다).

내성 에이전트 : 자기 반성 및 외부 도구 :

이 섹션은 LLM을 사용하여 자체 반성을 가진 내성 에이전트 구축에 대해 자세히 설명합니다 (간결성을 위해 생략 된 코드 스 니펫, 자세한 내용은 원래 응답을 참조하십시오), 외부 API를 사용한 공구 반사 (독성 분석을위한 Perspective API)를 사용합니다. 다시, 자세한 코드는 원래 응답에 있습니다.

결론:

반사제는 AI 기능을 크게 향상시킵니다. Llamaindex는 LAT 및 내성적 인 에이전트와 같은 도구를 제공하여보다 강력하고 신뢰할 수 있으며 통찰력있는 AI 시스템을 구축합니다. 외부 도구를 통합하는 기능은 이러한 에이전트의 잠재력을 더욱 확장시킵니다.

자주 묻는 질문 :

• Q1 : 반사제의 주요 이점은 무엇입니까? 반복적 인 개선을 통한 응답 품질과 정확성 향상.
• Q2 : 자체 추진 및 외부 도구는 어떻게 반영이 다릅니 까? 자체 추진력은 내부 분석에 의존하는 반면 외부 도구는보다 정보를 제공하기위한 추가 데이터를 제공합니다.
• Q3 : 반사 제제를 구현하는 데 어떤 어려움이 있습니까? 계산 비용, 공구 정확도, 정지 조건 정의 및 워크 플로 통합.
• Q4 : LAT는 반사 에이전트 성능을 어떻게 개선합니까? LATS는 MCT를 사용하여 여러 행동 경로를 탐색하여 의사 결정을 향상시킵니다.
• Q5 : 반사제를위한 다른 프레임 워크가 있습니까? 그렇습니다. Langchain은 Langgraph를 통해 반사 에이전트를 제공하지만 Llamaindex는보다 간소화 된 상자 밖의 솔루션을 제공합니다.

(참고 : 이미지는 요청 된대로 원래 형식과 위치로 유지됩니다. 완전한 코드 예제 및 자세한 설명은 원래 입력에서 사용할 수 있습니다.)

위 내용은 llamaindex를 사용한 반사제 안내서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!