Bagaimana untuk membina kain ragut dengan smolagents?

Butir-butir artikel ini membina sistem generasi pengambilan semula aggen (RAG) menggunakan smolagents, perpustakaan muka yang memeluk. Smolagents memudahkan mewujudkan agen AI yang mampu membuat keputusan autonomi dan pelaksanaan tugas. Panduan langkah demi langkah memberi tumpuan kepada membina sistem RAG yang agentik.

Jadual Kandungan:

• Apa itu smolagents?
• Ciri -ciri smolagents utama
• komponen smolagents
• Memahami Agentic Rag
• Membina Rag Agentic dengan Smolagents
  • Pakej Python yang diperlukan
  • mengimport perpustakaan
  • Memuatkan dan memakan pdf
  • Generasi Embedding
  • pelaksanaan smolagents
  • Menentukan alat retriever
  • persediaan agen
• faedah smolagents untuk rag agentik
• Kesimpulan

Apa itu smolagents?

smolagents, dari muka yang memeluk, menyelaraskan penciptaan agen pintar untuk tugas -tugas yang kompleks. Reka bentuk minimalis (kira -kira 1,000 baris kod) mengimbangi kuasa dan kemudahan penggunaan.

Ciri -ciri Smolagents Key:

1. Ejen kod: menghasilkan dan melaksanakan kod secara autonomi dalam persekitaran yang selamat seperti E2B.
2. toolcallingagents: Berinteraksi dengan alat menggunakan "Pemikiran: ... Tindakan: ..." Format, sesuai untuk output berstruktur dan integrasi API.
3. Integrasi yang luas: menyokong pelbagai LLM (memeluk API Inference Face, OpenAI, Anthropic Via Litellm) dan repositori alat bersama di Hub Face Hug.
Senibina yang cekap:
4. Menyediakan blok bangunan yang mantap untuk tingkah laku ejen kompleks.

llm teras:
1. enjin membuat keputusan.
alat repositori:
2. alat yang telah ditetapkan untuk pelaksanaan tugas.
parser:
3. Ekstrak maklumat yang boleh diambil tindakan dari output LLM.
prompt sistem:
4. memberikan arahan dan memastikan output yang konsisten.
memori:
5. mengekalkan konteks merentasi lelaran.
pengendalian ralat:
6. termasuk mekanisme pembalakan dan percubaan semula.

RAG Agentik memanjangkan kain tradisional dengan menambahkan keupayaan agentik (penalaran, perancangan, interaksi alat dinamik). Ini membolehkan pengendalian tugas yang kompleks melalui penguraian pertanyaan, pengambilan maklumat, dan penghalusan berulang.

1. Kecerdasan yang dipertingkatkan: menambah alasan dan merancang untuk saluran paip RAG.
2. penyesuaian dinamik: Tindakan menyesuaikan berdasarkan data yang diambil.
3. Kecekapan yang lebih baik: Automasi proses berulang, mengurangkan campur tangan manual.
4. Peningkatan Keselamatan: dengan selamat melaksanakan kod luaran dan pertanyaan.
5. skalabiliti: mudah skala dan menyesuaikan diri dengan domain yang berbeza.

<code>%pip install pypdf -q
%pip install faiss-cpu -q
!pip install -U langchain-community</code>

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai.llms import OpenAI
from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI
from langchain_core.documents import Document
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membina kain ragut dengan smolagents?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!