如何使用Llama索引和Monsterapi建立AI代理

AI特工：由Llamaindex和Monsterapi提供支持的AI的未來

AI代理有望徹底改變我們與技術的互動方式。這些自主系統模仿人類行為，執行需要推理，決策和實時互動的任務 - 超出傳統LLM的功能。本文深入研究了AI代理的世界，展示瞭如何使用Llamaindex和Monsterapi來建造它們。 LlamainDex為代理開發提供了一個強大的框架，而Monsterapi則提供了方便地訪問強大的LLMS。

學習目標：

• 掌握AI代理的架構和功能及其在現實世界中的應用。
• 在功能和應用方面，了解LLMS和AI代理之間的關鍵區別。
• 了解AI代理的核心組成部分以及它們如何相互作用。
• 探索各個行業中各種AI代理用例。

（本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 什麼是AI代理？
• 了解AI代理組件
• AI代理用例
• 使用LlamainDex和Monsterapi建立代理抹布系統
• 常見問題

什麼是AI代理？

AI代理是旨在模仿人類行為的自定向系統。它們在環境中使用LLM，工具和內存來完成複雜的任務。與主要是處理和生成文本的LLM不同，AI代理人從事感知，行動和決策。

AI代理的關鍵特徵包括：

• 類似人類的思維：代理使用工具（搜索引擎，數據庫，計算器等）來實現特定結果。
• 類似人類的行動：代理計劃行動並從戰略上利用工具來實現目標。
• 類似人類的觀察：代理人利用計劃框架根據輸入和存儲的記憶做出反應，適應和採取適當的措施。

這是LLM和AI代理的比較：

特徵	LLMS	人工智能代理
核心能力	文本處理和發電	感知，行動，決策
相互作用	基於文本	現實世界或模擬環境
申請	聊天機器人，內容生成，翻譯	虛擬助手，自動化，機器人技術
限制	有限的實時互動，不准確的潛力	資源密集型，複雜的發展

了解AI代理組件

AI代理由互連組成：

• 推理循環：核心決策引擎，計劃行動和提煉產出。
• 內存層：存儲過去的動作和信息，實現有效的任務完成（短期和長期內存）。
• 模型：綜合併產生人為理解的結果的LLM。
• 工具：執行特定任務的外部功能（API，數據庫，計算器）。

這些組件動態相互作用。推理循環使用模型輸出來指導決策，而工具執行這些決策。這個閉環系統可以實現無縫的信息處理，決策和行動。

Llamaindex在代理開發中的作用

LlamainDEX通過提供高級工具和類來簡化代理開發。它的推理環機制（功能稱呼劑，反應劑）與LLM，矢量存儲和其他組件無縫集成。典型的Llamaindex代理設置看起來像這樣：

來自llama_index.agent.openai進口openaiagent
來自llama_index.llms.openai進口Openai

＃導入和定義工具
＃定義與代理交互的功能和工具


＃初始化LLM
llm = OpenAi（型號=“ GPT-3.5-Turbo-0613”）

＃初始化Openai代理商
agent = openaiagent.from_tools（工具，llm = llm，冗長= true）

AI代理用例

AI代理在不同領域找到申請：

• 代理抹布：上下文感知系統利用業務數據來增強查詢響應。
• SQL代理：將自然語言轉換為數據庫交互的SQL查詢。
• 工作流助理：與日曆，天氣API和其他工具集成在一起。
• 代碼助理：協助代碼審查，寫作和改進。
• 內容策劃：建議並總結文章和博客文章。
• 自動交易：分析市場數據並執行交易。
• 威脅檢測：監控網絡流量並響應網絡威脅。

使用LlamainDex和Monsterapi建立代理抹布系統

本節展示了使用LlamainDex和Monsterapi建立檢索型發電的代理。 Monsterapi簡化了LLM部署和管理，從而為諸如Meta的Llama-3-8B-Instruct等模型提供了具有成本效益的訪問權限。

步驟1：設置

安裝必要的庫並獲取Monsterapi密鑰。

 ＃安裝必要的庫（用實際命令替換）
＃...

導入操作系統
來自llama_index.llms.monsterapi導入monsterllm
來自llama_index.core.embeddings導入resolve_embed_model
來自llama_index.core.node_parser import stonencesplitter
來自llama_index.core導入vectorstoreindex，simpledirectoryReader
進口Fitz＃pymupdf

＃設置免費的Monsterapi密鑰以訪問模型 
os.environ [“ monster_api_key”] =“ your_api_key”

步驟2：Monsterapi模型設置

通過Monsterapi初始化Llama-3-8B-Instruct模型。

型號=“元式/元lalama-3-8b構造”
llm = monsterllm（模型=模型，溫度= 0.75）
結果= llm.complete（“ AI和ML有什麼區別？”）＃測試模型

步驟3：數據加載和矢量存儲

加載文檔，創建矢量存儲索引，然後設置查詢引擎。

 ＃...（使用SimpleDirectoryReader，SendencesPlitter和Embedding Model進行文檔加載和處理）...

index = vectorstoreindex.from_documents（文檔，變換= [splitter]，embed_model = embed_model）
query_engine = index.as_query_engine（llm = llm）
響應= query_engine.query（“什麼是檢索效果的一代？”） 

該破布代理通過LlamainDex的Vector Store和Monsterapi的LLM利用自定義數據。

結論

AI代理代表了AI的重大進步，可以實現自主任務完成和類似人類的相互作用。 Llamaindex和Monsterapi為建造精緻代理提供了強大的工具。隨著這些技術的成熟，創建越來越智能和自主應用的潛力只會增長。

關鍵要點：

• 了解AI代理的功能和架構。
• 了解LLMS和AI代理之間的差異。
• 探索了AI代理的核心組件。

常見問題

• 問題1：LlamainDEX是否支持代理商開發？ A1：是的，LlamainDex提供了用於創建AI代理的內置工具。
• Q2：LlamainDex的LLM代理是什麼？ A2：使用LLM和工具實現用戶目標的半自主系統。
• Q3：LLMS和AI代理之間的主要區別是什麼？ A3：LLMS主要處理文本，而AI代理與環境和使用工具進行交互。

（注意：假定所使用的圖像已適當許可在此上下文中使用。）

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