Membina ejen pencarian web

Jawatan blog ini menunjukkan membina ejen AI untuk carian web menggunakan Langchain dan Llama 3.3, model bahasa besar yang kuat. Ejen memanfaatkan pangkalan pengetahuan luaran seperti ARXIV dan Wikipedia untuk memberikan jawapan yang komprehensif.

Hasil pembelajaran utama

Tutorial ini akan mengajar anda:

• Bagaimana untuk membuat ejen AI mencari web dengan Langchain dan Llama 3.3.
• Mengintegrasikan sumber data luaran seperti ARXIV dan Wikipedia ke dalam ejen anda.
• Menyediakan persekitaran pembangunan dan alat yang diperlukan.
• Melaksanakan pengendalian modulariti dan ralat untuk pembangunan aplikasi yang mantap.
• Menggunakan Streamlit untuk membuat antara muka mesra pengguna untuk ejen AI anda.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan

• Memahami Llama 3.3
• Memperkenalkan Langchain
• Komponen teras ejen pencarian web
• Rajah aliran kerja
• Persediaan dan konfigurasi persekitaran
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Memahami Llama 3.3

Llama 3.3, arahan parameter 70 bilion yang disesuaikan LLM dari Meta, cemerlang dalam tugas berasaskan teks. Penambahbaikannya terhadap versi terdahulu (Llama 3.1 70b dan Llama 3.2 90b) dan keberkesanan kos menjadikannya pilihan yang menarik. Ia juga menyaingi model yang lebih besar di kawasan tertentu.

Llama 3.3 Ciri:

• Penalaan Arahan: Arahan yang tepat berikut.
• Sokongan berbilang bahasa: Mengendalikan pelbagai bahasa, termasuk bahasa Inggeris, Sepanyol, Perancis, Jerman, Hindi, Portugis, Itali, dan Thai.
• Keberkesanan Kos: prestasi tinggi yang berpatutan.
• Kebolehcapaian: Deployable pada pelbagai konfigurasi perkakasan, termasuk CPU.

Memperkenalkan Langchain

Langchain adalah rangka kerja sumber terbuka untuk membangunkan aplikasi berkuasa LLM. Ia memudahkan integrasi LLM, yang membolehkan penciptaan penyelesaian AI yang canggih.

Ciri -ciri utama Langchain:

• Komponen yang boleh dihubungkan: Membina aliran kerja kompleks dengan menghubungkan komponen.
• Integrasi Alat: Mudah mengintegrasikan alat dan API.
• Pengurusan memori: Mengekalkan konteks perbualan.
• Extensibility: Menyokong komponen dan integrasi tersuai.

Komponen teras ejen pencarian web

Ejen kami menggunakan:

• LLM (LLAMA 3.3): Unit pemprosesan teras.
• Alat carian: Mengakses enjin carian web (menggunakan API).
• Templat Prompt: Input Struktur untuk LLM.
• Ejen Ejen: Orchestrates LLM dan Interaksi Alat.

Rajah aliran kerja

Rajah ini menggambarkan interaksi antara pengguna, LLM, dan sumber data (ARXIV, Wikipedia). Ia menunjukkan bagaimana pertanyaan pengguna diproses, maklumat diambil, dan respons dihasilkan. Pengendalian ralat juga dimasukkan.

Persediaan dan konfigurasi persekitaran

Butiran bahagian ini menyediakan persekitaran pembangunan, memasang kebergantungan, dan mengkonfigurasi kekunci API. Ia termasuk coretan kod untuk mewujudkan persekitaran maya, memasang pakej, dan menyediakan fail .env untuk pengurusan kunci API yang selamat. Contoh kod menunjukkan mengimport perpustakaan yang diperlukan, memuatkan pembolehubah persekitaran, dan mengkonfigurasi alat ARXIV dan Wikipedia. Persediaan aplikasi StreamLit, termasuk mengendalikan input pengguna dan memaparkan mesej sembang, juga dilindungi. Akhirnya, kod menunjukkan cara memulakan LLM, alat, dan ejen carian, dan bagaimana untuk menjana dan memaparkan tindak balas pembantu, termasuk pengendalian ralat. Output contoh juga disediakan.

Kesimpulan

Projek ini mempamerkan kuasa menggabungkan LLM seperti Llama 3.3 dengan sumber pengetahuan luaran menggunakan Langchain. Reka bentuk modular membolehkan pengembangan dan penyesuaian mudah kepada pelbagai domain. StreamLit memudahkan penciptaan antara muka pengguna interaktif.

Takeaways Kunci:

• Menggabungkan LLM dan sumber pengetahuan luaran mewujudkan agen AI yang kuat.
• StreamLit memudahkan pembangunan aplikasi web interaktif.
• Pembolehubah persekitaran meningkatkan keselamatan.
• Pengendalian ralat meningkatkan kebolehpercayaan aplikasi.
• Reka bentuk modular membolehkan lanjutan mudah.

Soalan yang sering ditanya

• Q1. Apa itu llama 3.3? LLM yang kuat digunakan untuk keupayaan penjanaan bahasa dan bahasa semulajadi.
• S2. Mengapa Arxiv dan Wikipedia? Akses kepada kertas penyelidikan dan pengetahuan umum.
• Q3. Bagaimana Streamlit membantu? Menyediakan antara muka sembang yang mudah digunakan.
• Q4. Adakah aplikasinya terhad kepada sumber -sumber ini? Tidak, ia mudah diperpanjang.
• S5. Bagaimana kesilapan dikendalikan? Menggunakan blok percubaan untuk pengendalian ralat anggun.

(Nota: Imej tidak termasuk dalam respons ini kerana ia tidak disediakan dalam format yang sesuai untuk kemasukan langsung. URL imej kekal sebagai ruang letak.)

Atas ialah kandungan terperinci Membina ejen pencarian web. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!