langgraph的建筑物代理抹布系统指南

本文探讨了检索增强发电（RAG）系统以及AI代理如何增强其功能。传统的抹布系统虽然可用于利用自定义企业数据，但仍受诸如缺乏实时数据和无关文档检索潜力的限制。本指南提出了一个代理纠正抹布系统来解决这些缺点。

核心改进在于结合AI代理以管理更复杂的工作流程。这涉及：

• 文档分级： LLM评估了检索文档与用户查询的相关性。
• 查询重写和Web搜索：如果确定了无关的文档，则查询是改写的，并且Web搜索（使用Tavily Search API之类的工具）将检索最新信息。
• Langgraph集成：整个过程是使用Langgraph进行精心策划的，Langgraph是一个用于构建AI代理的框架，创建了将静态知识与实时Web数据相结合的周期性工作流程。

该体系结构详细介绍了该系统如何在文档检索，相关性分级，查询细化，Web搜索（如有必要）和最终答案生成之间流动。提供了使用Langchain，OpenAI嵌入和塔维利搜索API的实际实现。代码涵盖：

• 依赖性安装。
• API密钥设置。
• 通过Wikipedia数据构建矢量数据库（使用色度）。
• 创建查询检索器，文档分级器和QA抹布链。
• 开发查询重新启动和Web搜索工具。
• 构建核心代理抹布组件（检索，分级，查询重写，Web搜索，答案生成和决策）。
• 用langgraph构建代理图。
• 通过各种情况（相关文档，无关的文档和越来越多的查询）测试系统。

本文结论是强调代理纠正抹布系统比传统方法的优势，并鼓励进一步探索建立更强大和更复杂的AI代理。

以上是langgraph的建筑物代理抹布系统指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！