LlamaindexとGeminiを使用したReact Agentの実装

AI、特に大規模な言語モデル（LLM）、拡散モデル、およびマルチモーダルAIにおける最近の進歩は、エージェントワークフローに大きな関心を抱いています。 Andrew NGのエージェントワークフローの予測が大幅にAIの進歩を促進していることは、自律剤とマルチエージェントアーキテクチャの急速な発展とともに先見性が証明されています。この記事では、エージェントワークフロー内の強力なアプローチであるReactエージェントの実装を掘り下げています。 LlamaindexとGemini LLMを使用したReactプロンプト、その利点、および実装を探索します。

学習目標：

• 把握反応の促進と、複雑なタスクのより有能なAIエージェントの作成におけるその役割。
• Reactプロンプトの構造を理解します。
• LlamainDexフレームワーク内に反応剤を実装し、そのフィードバックメカニズムを活用します。
• タスクを分解し、ツールを利用し、透明な推論を提供するReactエージェントの能力を探索します。

目次：

• 学習目標
• Reactプロンプトとは何ですか？
• Reactプロンプトの例
• エージェント開発における反応プロンプトの利点
• 反応剤の主要なアプリケーションとユースケース
• llamaindexに反応剤を実装します
• Reactエージェントのアクションツールを作成します
• LlamainDexを使用して反応剤を構築します
• 結論
• よくある質問

Reactプロンプトとは何ですか？

React（推論、演技、思考）は、LLMが複雑なタスクを思考、行動、観察の反復サイクルに分解できるようにするプロンプトのテクニックです。この3段階のプロセスには次のものが含まれます。

1. 考えてください：エージェントはクエリを分析し、そのアプローチを計画します。
2. ACT：エージェントは、利用可能なツールを使用してアクションを実行します（たとえば、Google検索、ファイルアクセス）。
3. 観察：エージェントはアクション結果を分析し、継続するか、最終的な回答を提供するかを決定します。

このループは、満足のいく結果または最大反復制限に達するまで続きます。

Reactプロンプトの例：

典型的な反応プロンプトは、この構造に従います。

 <code>Thought: [Agent's reasoning] Action: [Action to be taken, eg, "Search"] Action Input: [Input for the action, eg, search query] Observation: [Action result] Thought: [Further reasoning based on observation] ... Final Answer: [Agent's conclusion]</code>

現実世界の例（Crewaiを使用して生成）は、Reactエージェントが最近のクリケットシリーズに関する質問にどのように答えるかを示しています。

ユーザークエリ：「最近のインド対イングランドテストシリーズのシリーズの男は誰でしたか、そして彼らの重要なパフォーマンスは何でしたか？」

出力：（元の例と同様の出力がここに続き、構造と重要な詳細を維持します。）

エージェント開発におけるReactプロンプトの利点：

従来のプロンプトとは異なり、ReactはLLMの固有の推論の欠如に対処します。思考の連鎖や思考の木のような方法は約束を示していますが、Reactは論理的な研究計画を作成するためのより効果的なアプローチを提供します。その反復性は、不確実性を処理し、新しい情報に適応し、人間の問題解決を模倣することができます。この根拠のあるアプローチは、幻覚のリスクを減らします。

反応エージェントの主要なアプリケーションとユースケース：

Reactエージェントは、さまざまなドメインでアプリケーションを見つけます。

• リアルタイムスポーツ分析：ライブマッチデータ、プレーヤーの統計、および結果の予測の分析。
• 自動化されたカスタマーサポート：複雑なクエリの処理、情報へのアクセス、ソリューションを介したユーザーのガイド。
• パーソナライズされた学習：学生の知識の評価、教育スタイルの適応、およびフィードバックの提供。

llamaindexに反応剤を実装する：

この実装では、LLMSをデータに接続するフレームワークであるLlamainDex、およびアクションツールとしてDuckDuckgo検索を使用します。ジェミニはLLMとして使用されます。

（コードの実装の詳細は、元のものと同様ですが、明確さとフローのために潜在的に言い換える潜在的に続きます。これには、インストール手順、Gemini LLMの定義、検索ツールの作成、LlamainDexを使用してReactエージェントの構築が含まれます。）

結論：

反応剤はAIの重要な進歩を表し、複雑な問題解決に対する構造化された適応可能なアプローチを提供します。 LlamainDexは実装を簡素化し、幻覚を最小限に抑える強力で透明なAIシステムの作成を可能にします。

よくある質問：

（FAQSセクションは、フローと明確さを改善するために、潜在的にマイナーな文言の変更がある可能性があります。）

（画像キャプションは、テキストに加えられた変更を反映して調整され、元の画像URLを維持します。）

以上がLlamaindexとGeminiを使用したReact Agentの実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。