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Agri Bot:使用Langchain的农民的多语言AI代理

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尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌原创
2025-03-05 11:00:16234浏览

这个AI驱动的聊天机器人Agribot向农民和爱好者提供了多种语言的农业信息。 本文详细介绍了其功能,体系结构和代码,突出了其用户友好的设计和高级技术集成。 农业部门在很大程度上取决于及时,准确的信息; Agribot通过实时数据和多语言支持来满足这一需求。

目录的

  • > agribot的密钥特征
  • > Agribot的技术堆栈
  • 建筑物Agribot:逐步指南
    • 导入必要的库
    • 加载环境变量
    • >初始化AI Tools
    • 加载语言模型
    • >实现翻译功能
    • 管理对话内存
    • 创建对话代理
    • 设计简化聊天接口
    • 代码故障
  • 测试Agribot
  • 未来增强
  • 结论
此图表显示了简化的Agribot应用程序的多语言,对话,实时接口:

Agri Bot: A Multilingual AI Agent for Farmers Using LangChain

> agribot的密钥特征

agribot提供了几个关键特征:

  • 多语言支持:支持英语,印地语,泰卢固语,泰米尔语,孟加拉语,马拉地语和旁遮普语。>
  • > ai驱动的对话:采用Llama 3-70B模型来进行智能,上下文响应。
  • 实时信息:与Wikipedia,Arxiv和DuckDuckgo集成,以获取最新的农业数据。>
  • 上下文记忆:保留以前的交互作用,以获得光滑的用户体验。
  • 直觉接口:使用简化构建的,以便于导航。
agribot利用:

前端:
    后端: langchain,Openai llm(通过groq api)
  • 搜索引擎: wikipedia,arxiv,duckduckgo
  • 翻译: Google翻译API
  • 内存: Langchain ConversingBufferMemory
  • 建筑物Agribot:逐步指南
  • > 代码为Agribot供电的代码详细介绍:>
1。导入库:

必需库是导入的,包括简化了UI和Langchain的代理创建。

处理语言翻译。

2。加载环境变量:

import os
import time
import streamlit as st
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun, ArxivQueryRun, DuckDuckGoSearchRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper, ArxivAPIWrapper, DuckDuckGoSearchAPIWrapper
from langdetect import detect
from deep_translator import GoogleTranslator
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

>从Adeep_translator文件加载API键和其他敏感信息。

3。初始化AI工具:

load_dotenv(find_dotenv())
>信息检索工具是初始化的,配置为有效的响应时间。>

4。加载语言模型:

import os
import time
import streamlit as st
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun, ArxivQueryRun, DuckDuckGoSearchRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper, ArxivAPIWrapper, DuckDuckGoSearchAPIWrapper
from langdetect import detect
from deep_translator import GoogleTranslator
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

通过GROQ API加载Llama 3-70B语言模型。

5。翻译功能:

load_dotenv(find_dotenv())

这些函数使用deep_translator库来处理向英语转换的转换。

> 6。内存管理:

确保跨会话持续聊天记忆。
wiki = WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper(top_k_results=1, doc_content_chars_max=200))
arxiv = ArxivQueryRun(api_wrapper=ArxivAPIWrapper(top_k_results=1, doc_content_chars_max=200))
duckduckgo_search = DuckDuckGoSearchRun(api_wrapper=DuckDuckGoSearchAPIWrapper(region="in-en", time="y", max_results=2))
tools = [wiki, arxiv, duckduckgo_search]

7。创建对话代理:

使用Langchain初始化对话代理。
def load_llm():
    return ChatOpenAI(
        model_name="llama3-70b-8192",
        temperature=1,
        openai_api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY"),
        openai_api_base="https://api.groq.com/openai/v1"
    )

8。简化聊天UI:

>本节构建了简化的聊天接口。 (为简洁而省略了完整的代码,但上面描述了关键元素。)>
def translate_to_english(text):
    # ... (Translation logic) ...
def translate_back(text, target_lang):
    # ... (Translation logic) ...
>

代码分解:

代码使用简化来创建一个用户友好的聊天接口。 用户输入将转换为由Langchain代理处理(使用LLM和搜索工具)处理的英语,并将响应转换回用户的原始语言。 内存管理确保对话环境。 错误处理和重试机制提高了鲁棒性。

>测试Agribot

(在原始输入中包含显示Agribot的UI和不同语言的响应的图像。这些图像将在此处放置。)

未来增强

语音输入/输出 农业数据的微调

    UI/UX改进
  • 结论
  • Agribot是一种有价值的工具,可利用AI和多种语言来支持农民。它的实时信息,翻译和对话记忆的结合使其成为独特的资源。 进一步的开发将增强其功能并扩大其功能。

以上是Agri Bot:使用Langchain的农民的多语言AI代理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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