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。
本教程將教您:
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
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。
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:
網絡搜索代理的核心組件
我們的代理使用:
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。
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。
常見問題
(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!