代理抹布：演示项目的分步教程

>本文展示了代理抹布的实际实施，这是一种强大的技术，将AI代理与检索功能增强的生成（RAG）相结合，以创建一个更适合适应性和智能的AI系统。 与传统模型受其培训数据限制不同，代理抹布可以独立访问和推理来自各种来源的信息。

这个动手教程着重于使用Langchain构建RAG管道，能够使用本地文档和Internet搜索来回答用户查询。

架构和工作流程： 管道遵循以下步骤：

1. 用户查询：

   该过程以用户的问题开头。

2. 查询路由：

   系统确定是否可以使用现有知识来回答查询。 如果是，则可以立即做出响应。 如果不是，则查询将进行数据检索。>

>
3. 数据检索：

   系统访问两个潜在来源：

   >
   本地文档：
   • >预处理的PDF（在这种情况下，“生成AI原理”）是知识基础。 相关信息是通过相似性搜索提取的。> >
   Internet搜索：
   • 如果必要，系统使用Serper.dev来搜索网络以获取最新信息。
4. 上下文构建：

   检索数据（从PDF或Web中）被编译到连贯的上下文中。

答案生成：
5. 此上下文被馈送到大型语言模型（LLM） - 特别是，用于一般任务的Llama-3.3-70B-Specdec和Gemini/gemini/gemini/gemini-1.5-flash用于Web刮擦 - 用于生成全面而准确的答案。

实现详细信息：

教程提供了逐步指南，包括：

>

• > 先决条件： GROQ API键，Gemini API键和Serper.dev API键。
>
• 软件包安装：>使用pip>。
• >环境设置：api键使用>文件安全地管理。.env
• llm初始化：两个LLM的初始化：一个用于常规任务，另一个专门用于Web刮擦。 >
决策功能（
• ）：>此功能确定本地pdf是否包含足够的信息来回答查询。check_local_knowledge> >
> Web刮擦代理： crewai代理使用Serper.dev搜索和总结相关的Web内容。
• >>向量数据库创建：使用句子嵌入从PDF创建Faiss Vector数据库。> >
最终答案生成：
• llm根据检索到的上下文和用户的查询生成最终答案。
>代码演示了如何加载PDF，将其分成块，创建嵌入并执行相似性搜索。 Web刮擦组件使用专用代理来有效检索和总结相关的网页。 最终答案是使用包括用户查询和编译上下文的对话提示生成的。
• 示例和结果：

示例查询“什么是代理抹布？”，有效地展示了系统利用本地知识和外部知识的能力。 输出提供了对代理抹布的详细说明，包括其组件，优势和局限性。 这证明了系统的适应性和提供全面答案的能力，即使该信息不直接存在于本地文档中。

结论：

本教程提供了一个清晰且实用的指南，以构建代理抹布管道。最终的系统具有高度适应性，能够通过智能结合本地和在线信息来源来处理各种查询。 这种方法比传统的AI模型有了重大改进，证明了代理抹布可以创建更强大和信息丰富的AI应用程序的潜力。

以上是代理抹布：演示项目的分步教程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！