建立网络搜索代理

这篇博客文章展示了使用Langchain和Llama 3.3（一种强大的大型语言模型）构建用于Web搜索的AI代理。代理利用Arxiv和Wikipedia等外部知识库提供全面的答案。

关键学习成果

本教程将教您：

• 如何使用Langchain和Llama 3.3创建网络搜索AI代理。
• 将外部数据源（例如Arxiv和Wikipedia）集成到您的代理中。
• 设置开发环境和所需工具。
• 实施模块化和错误处理以进行鲁棒的应用程序开发。
• 利用简化为您的AI代理创建用户友好的接口。

本文是数据科学博客马拉松的一部分。

目录

• 了解美洲驼3.3
• 介绍兰班
• 网络搜索代理的核心组件
• 工作流程图
• 环境设置和配置
• 结论
• 常见问题

了解美洲驼3.3

Llama 3.3是META的700亿参数指令调整的LLM，在基于文本的任务方面表现出色。它比以前的版本（Llama 3.1 70B和Llama 3.2 90b）和成本效益的改进使其成为令人信服的选择。它甚至在某些领域竞争更大的模型。

Llama 3.3特征：

• 说明调整：以下确切指令。
• 多语言支持：处理多种语言，包括英语，西班牙语，法语，德语，印地语，葡萄牙语，意大利语和泰语。
• 成本效益：负担得起的高性能。
• 可访问性：可在包括CPU在内的各种硬件配置上部署。

介绍兰班

Langchain是用于开发LLM驱动应用程序的开源框架。它简化了LLM集成，从而允许创建复杂的AI解决方案。

Langchain关键特征：

• 可链组件：通过链接组件来构建复杂的工作流程。
• 工具集成：轻松整合工具和API。
• 内存管理：维护对话环境。
• 可扩展性：支持自定义组件和集成。

网络搜索代理的核心组件

我们的代理使用：

• LLM（Llama 3.3）：核心处理单元。
• 搜索工具：访问Web搜索引擎（使用API​​）。
• 提示模板： LLM的结构输入。
• 代理执行人：协调LLM和工具交互。

工作流程图

该图说明了用户，LLM和数据源（Arxiv，Wikipedia）之间的相互作用。它显示了如何处理用户查询，检索信息并生成响应。错误处理也已合并。

环境设置和配置

本节详细介绍设置开发环境，安装依赖项和配置API密钥。它包括用于创建虚拟环境，安装软件包以及为安全API密钥管理设置.env文件的代码片段。代码示例演示了导入必要的库，加载环境变量以及配置Arxiv和Wikipedia工具。还涵盖了简化的应用程序设置，包括处理用户输入和显示聊天消息。最后，代码显示了如何初始化LLM，工具和搜索代理，以及如何生成和显示助手的响应，包括错误处理。还提供了示例输出。

结论

该项目展示了使用Langchain将LLAMA 3.3与外部知识源相结合的功能。模块化设计允许轻松扩展和适应各个域。简化简化了交互式用户界面的创建。

关键要点：

• 结合LLM和外部知识来源会创造强大的AI代理。
• 简化简化了交互式Web应用程序开发。
• 环境变量增强了安全性。
• 错误处理可提高应用程序可靠性。
• 模块化设计可轻松扩展。

常见问题

• Q1。什么是骆驼3.3？一个强大的LLM用于推理和自然语言生成能力。
• Q2。为什么要Arxiv和Wikipedia？获取研究论文和常识。
• Q3。简化如何帮助？提供易于使用的聊天界面。
• Q4。应用程序是否仅限于这些来源？不，这很容易扩展。
• Q5。错误如何处理？使用try-except块进行优雅的错误处理。

（注意：图像不包含在此响应中，因为它们不以适合直接包含的格式提供。图像URL仍然是占位符。）

以上是建立网络搜索代理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！