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Smolagents와 함께 에이전트 걸레를 만드는 방법?

Jennifer Aniston

풀어 주다： 2025-03-10 09:51:14

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이 기사는 포옹 페이스 라이브러리 인 Smolagents를 사용하여 에이전트 검색 검색 세대 (RAG) 시스템을 구축하는 것을 자세히 설명합니다. Smolagents는 자율적 의사 결정 및 작업 실행이 가능한 AI 에이전트를 만드는 것을 단순화합니다. 단계별 가이드는 에이전트 래그 시스템 구축에 중점을 둡니다.

키 스몰 레이 젠스 기능

smolagents 구성 요소 에이전트 래그 이해 Smolagents를 가진 에이전트 걸레 필요한 Python 패키지 라이브러리 가져 오기 pdf 를 로딩하고 청킹합니다 임베딩 생성 Smolagents 구현 retriever 도구 정의 에이전트 설정

에이전트 래그

에 대한 smolagents의 이점

결론

smolagents 란 무엇입니까?

Smolagents는 포옹 얼굴에서 복잡한 작업을위한 지능형 에이전트의 생성을 간소화합니다. 미니멀리스트 디자인 (약 1,000 줄의 코드)은 전원과 사용 편의성을 균형을 유지합니다. 주요 Smolagents 기능 :
코드 에이전트 :
"생각 : ... 액션 : ..."형식, 구조화 된 출력 및 API 통합에 이상적입니다.
는 다양한 LLM을 지원합니다 (포옹 페이스 추론 API, OpenAi, Litellm을 통한 의인성) 및 포옹 페이스 허브의 공유 공구 저장소. 효율적인 아키텍처 :

의사 결정 엔진. 툴 리포지토리 :

작업 실행을위한 사전 정의 된 도구

파서 :

LLM 출력에서 실행 가능한 정보를 추출합니다 시스템 프롬프트 :

지침을 제공하고 일관된 출력을 보장합니다

메모리 : 반복에 걸쳐 컨텍스트를 유지합니다 오류 처리 :

로깅 및 재시도 메커니즘이 포함되어 있습니다 에이전트 래그 이해

에이전트 래그는 에이전트 기능 (추론, 계획, 동적 도구 상호 작용)을 추가하여 전통적인 래그를 확장합니다. 이를 통해 쿼리 분해, 정보 검색 및 반복 개선을 통한 복잡한 작업 처리가 가능합니다.

스몰 레이터와 에이전트 래그를 결합하면 주요 이점 :

Rag 파이프 라인에 추론과 계획을 추가합니다. 동적 적응성 : 액션 조정 검색된 데이터에 따라 조정 효율성 향상 :
는 외부 코드 및 쿼리를 안전하게 실행합니다 확장 성 : 쉽게 스케일링하고 다른 도메인에 적응합니다 스몰 레이제를 가진 에이전트 걸레를 건축
이 섹션은 시스템 구축을 통해 안내합니다. 여기에는 PDF에서 데이터를로드 및 처리하고 덩어리로 분할, 임베딩 생성 및 벡터 데이터베이스 (FAISS) 내에서 의미 검색을 위해 이러한 임베딩을 사용하는 것이 포함됩니다. 검색 에이전트는 외부 소스에서 데이터를 검색합니다 필요한 Python 패키지 :
라이브러리 가져 오기 :
에이전트 래그에 대한 스몰 레이 젠스의 이점 : 단순성 : 강력한 에이전트의 최소 코드 유연성 :

보안 :

샌드 박스 환경에서 안전한 실행을 용이하게합니다 결론 :

스몰 레이 젠스와 에이전트 래그의 조합은 지능적이고 자율적 인 시스템의 생성을 크게 발전시킵니다. 에이전트 래그의 동적 기능과 결합 된 Smolagents의 간소화 된 디자인은 복잡한 작업을 효율적으로 처리하여 적응성, 보안 및 확장 성을 향상시킬 수 있습니다. 이 접근법은 다양한 응용 프로그램에 이상적입니다. 이미지는 요청에 따라 원래 형식과 위치로 유지됩니다.

위 내용은 Smolagents와 함께 에이전트 걸레를 만드는 방법?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!