Langgraph가있는 에이전트 걸레 시스템을 구축하는 가이드

이 기사는 검색 증강 생성 (RAG) 시스템과 AI 에이전트가 자신의 기능을 향상시키는 방법을 살펴 봅니다. 전통적인 래그 시스템은 맞춤형 엔터프라이즈 데이터를 활용하는 데 유용하지만 실시간 데이터 부족 및 관련없는 문서 검색 가능성과 같은 제한이 있습니다. 이 안내서는 이러한 단점을 해결하기 위해 에이전트 시정 걸레 시스템을 제안합니다.

핵심 개선은 AI 에이전트를 통합하여보다 정교한 워크 플로를 관리하는 데 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 문서 등급 : LLM은 검색된 문서와 사용자 쿼리의 관련성을 평가합니다.
• 쿼리 재 작성 및 웹 검색 : 관련없는 문서가 식별되면 쿼리가 다시 표시되고 웹 검색 (Tavily 검색 API와 같은 도구 사용)은 최신 정보를 검색합니다.
• Langgraph 통합 : 전체 프로세스는 AI 에이전트를 구축하기위한 프레임 워크 인 Langgraph를 사용하여 조정되어 정적 지식과 실시간 웹 데이터를 결합한 주기적 워크 플로를 만듭니다.

이 아키텍처는 세부 사항이 있으며, 시스템이 문서 검색, 관련 등급, 쿼리 정제, 웹 검색 (필요한 경우) 및 최종 답변 사이에 어떻게 흐르는지를 보여줍니다. Langchain, OpenAi 임베딩 및 Tavily Search API를 사용한 실질적인 구현이 제공됩니다. 코드는 다음과 같습니다.

• 종속성 설치.
• API 키 설정.
• Wikipedia 데이터에서 벡터 데이터베이스 (Chroma 사용) 구축.
• 쿼리 리트리버, 문서 그레이더 및 QA 래그 체인 생성.
• 쿼리 페프레이션 및 웹 검색 도구 개발.
• 핵심 에이전트 래그 구성 요소 구성 (검색, 채점, 쿼리 재 작성, 웹 검색, 답변 생성 및 의사 결정).
• langgraph로 에이전트 그래프 구축.
• 다양한 시나리오 (관련 문서, 관련없는 문서 및 범주 외 쿼리)로 시스템을 테스트합니다.

이 기사는 전통적인 방법에 비해 에이전트 시정 걸레 시스템의 장점을 강조함으로써 결론을 내립니다.

위 내용은 Langgraph가있는 에이전트 걸레 시스템을 구축하는 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!