Agentic Rag: Tutorial Langkah demi Langkah dengan Projek Demo

Artikel ini menunjukkan pelaksanaan praktikal Agentic RAG, teknik yang kuat menggabungkan ejen AI dengan generasi pengambilan semula (RAG) untuk mewujudkan sistem AI yang lebih mudah disesuaikan dan pintar. Tidak seperti model tradisional yang terhad oleh data latihan mereka, Agentic Rag boleh mengakses dan alasan secara bebas dengan maklumat dari pelbagai sumber.

Tutorial tangan ini memberi tumpuan kepada membina saluran paip RAG menggunakan Langchain, yang mampu menjawab pertanyaan pengguna menggunakan kedua-dua dokumen tempatan dan carian Internet.

Arsitektur dan aliran kerja:

saluran paip mengikuti langkah -langkah ini:

1. pertanyaan pengguna: Proses bermula dengan soalan pengguna.

2. Routing pertanyaan: Sistem menentukan jika ia dapat menjawab pertanyaan menggunakan pengetahuan yang ada. Jika ya, ia memberikan respons segera. Jika tidak, pertanyaan diteruskan ke pengambilan data.

3. Pengambilan data: Sistem mengakses dua sumber yang berpotensi:

   • Dokumen tempatan: PDF pra-diproses (dalam kes ini, "prinsip AI generatif") berfungsi sebagai asas pengetahuan. Maklumat yang relevan diekstrak melalui carian kesamaan.
   • Carian Internet: Jika perlu, sistem menggunakan serper.dev untuk mencari web untuk maklumat terkini.

4. Bangunan konteks: Data yang diambil (dari PDF atau Web) disusun menjadi konteks yang koheren.

5. Jawapan Generasi:

   Konteks ini diberi makan kepada model bahasa yang besar (LLM)-khususnya, Llama-3.3-70B-SPECDEC untuk Tugas Umum dan Gemini/Gemini-1.5-Flash untuk mengikis web-untuk menghasilkan jawapan yang komprehensif dan tepat.

Butiran pelaksanaan:

Tutorial menyediakan panduan langkah demi langkah, termasuk:

• Prasyarat: Groq API Key, Gemini API Key, dan Serper.Dev API Kunci diperlukan.
• Pemasangan Pakej: Pakej Python yang diperlukan dipasang menggunakan pip.
Persediaan Persekitaran:
• kekunci API diuruskan dengan selamat menggunakan fail . .env
llm inisialisasi:
• Dua llms dimulakan: satu untuk tugas umum dan satu lagi khusus untuk mengikis web.
Fungsi membuat keputusan ():
• Fungsi ini menentukan sama ada PDF tempatan mengandungi maklumat yang mencukupi untuk menjawab pertanyaan. check_local_knowledge Ejen Pengikis Web:
Ejen Crewai menggunakan serper.dev untuk mencari dan meringkaskan kandungan web yang relevan.
• Penciptaan pangkalan data vektor:
pangkalan data vektor Faiss dibuat dari PDF menggunakan embeddings ayat.
• Generasi Jawapan Akhir:
LLM menghasilkan jawapan akhir berdasarkan konteks yang diambil dan pertanyaan pengguna.
• Kod ini menunjukkan cara memuatkan PDF, memisahkannya ke dalam ketulan, membuat embeddings, dan melakukan carian persamaan. Komponen mengikis web menggunakan ejen khusus untuk mengambil semula dan meringkaskan laman web yang relevan. Jawapan akhir dijana menggunakan prompt perbualan yang merangkumi pertanyaan pengguna dan konteks yang disusun.

Contoh dan Keputusan: Contoh pertanyaan, "Apakah Rag Agentic?", Berkesan mempamerkan keupayaan sistem untuk memanfaatkan pengetahuan tempatan dan luaran. Output ini memberikan penjelasan terperinci tentang Rag Agentik, termasuk komponen, kelebihan, dan batasannya. Ini menunjukkan kebolehsuaian dan keupayaan sistem untuk memberikan jawapan yang komprehensif walaupun maklumat itu tidak hadir secara langsung dalam dokumen tempatan.

Kesimpulan:

Tutorial ini menyediakan panduan yang jelas dan praktikal untuk membina saluran paip RAG yang agentik. Sistem yang dihasilkan sangat mudah disesuaikan, mampu mengendalikan pertanyaan yang pelbagai dengan bijak menggabungkan sumber maklumat tempatan dan dalam talian. Pendekatan ini menawarkan peningkatan yang signifikan ke atas model AI tradisional, menunjukkan potensi RAG agensi untuk mewujudkan aplikasi AI yang lebih mantap dan bermaklumat.

Atas ialah kandungan terperinci Agentic Rag: Tutorial Langkah demi Langkah dengan Projek Demo. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!