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建立網絡搜索代理

Christopher Nolan
Christopher Nolan原創
2025-03-13 10:42:09970瀏覽

這篇博客文章展示了使用Langchain和Llama 3.3(一種強大的大型語言模型)構建用於Web搜索的AI代理。代理利用Arxiv和Wikipedia等外部知識庫提供全面的答案。

關鍵學習成果

本教程將教您:

  • 如何使用Langchain和Llama 3.3創建網絡搜索AI代理。
  • 將外部數據源(例如Arxiv和Wikipedia)集成到您的代理中。
  • 設置開發環境和所需工具。
  • 實施模塊化和錯誤處理以進行魯棒的應用程序開發。
  • 利用簡化為您的AI代理創建用戶友好的接口。

本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。

目錄

  • 了解美洲駝3.3
  • 介紹蘭班
  • 網絡搜索代理的核心組件
  • 工作流程圖
  • 環境設置和配置
  • 結論
  • 常見問題

了解美洲駝3.3

Llama 3.3是META的700億參數指令調整的LLM,在基於文本的任務方面表現出色。它比以前的版本(Llama 3.1 70B和Llama 3.2 90b)和成本效益的改進使其成為令人信服的選擇。它甚至在某些領域競爭更大的模型。

Llama 3.3特徵:

  • 說明調整:以下確切指令。
  • 多語言支持:處理多種語言,包括英語,西班牙語,法語,德語,印地語,葡萄牙語,意大利語和泰語。
  • 成本效益:負擔得起的高性能。
  • 可訪問性:可在包括CPU在內的各種硬件配置上部署。

建立網絡搜索代理

介紹蘭班

Langchain是用於開發LLM驅動應用程序的開源框架。它簡化了LLM集成,從而允許創建複雜的AI解決方案。

Langchain關鍵特徵:

  • 可鏈組件:通過鏈接組件來構建複雜的工作流程。
  • 工具集成:輕鬆整合工具和API。
  • 內存管理:維護對話環境。
  • 可擴展性:支持自定義組件和集成。

網絡搜索代理的核心組件

我們的代理使用:

  • LLM(Llama 3.3):核心處理單元。
  • 搜索工具:訪問Web搜索引擎(使用API​​)。
  • 提示模板: LLM的結構輸入。
  • 代理執行人:協調LLM和工具交互。

工作流程圖

該圖說明了用戶,LLM和數據源(Arxiv,Wikipedia)之間的相互作用。它顯示瞭如何處理用戶查詢,檢索信息並生成響應。錯誤處理也已合併。

建立網絡搜索代理

環境設置和配置

本節詳細介紹設置開發環境,安裝依賴項和配置API密鑰。它包括用於創建虛擬環境,安裝軟件包以及為安全API密鑰管理設置.env文件的代碼片段。代碼示例演示了導入必要的庫,加載環境變量以及配置Arxiv和Wikipedia工具。還涵蓋了簡化的應用程序設置,包括處理用戶輸入和顯示聊天消息。最後,代碼顯示瞭如何初始化LLM,工具和搜索代理,以及如何生成和顯示助手的響應,包括錯誤處理。還提供了示例輸出。

結論

該項目展示了使用Langchain將LLAMA 3.3與外部知識源相結合的功能。模塊化設計允許輕鬆擴展和適應各個域。簡化簡化了交互式用戶界面的創建。

關鍵要點:

  • 結合LLM和外部知識來源會創造強大的AI代理。
  • 簡化簡化了交互式Web應用程序開發。
  • 環境變量增強了安全性。
  • 錯誤處理可提高應用程序可靠性。
  • 模塊化設計可輕鬆擴展。

常見問題

  • Q1。什麼是駱駝3.3?一個強大的LLM用於推理和自然語言生成能力。
  • Q2。為什麼要Arxiv和Wikipedia?獲取研究論文和常識。
  • Q3。簡化如何幫助?提供易於使用的聊天界面。
  • Q4。應用程序是否僅限於這些來源?不,這很容易擴展。
  • Q5。錯誤如何處理?使用try-except塊進行優雅的錯誤處理。

(注意:圖像不包含在此響應中,因為它們不以適合直接包含的格式提供。圖像URL仍然是佔位符。)

以上是建立網絡搜索代理的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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