>本文展示了代理抹布的實際實施，這是一種強大的技術，將AI代理與檢索功能增強的生成（RAG）相結合，以創建一個更適合適應性和智能的AI系統。 與傳統模型受其培訓數據限制不同，代理抹布可以獨立訪問和推理來自各種來源的信息。
這個動手教程著重於使用Langchain構建RAG管道，能夠使用本地文檔和Internet搜索來回答用戶查詢。
架構和工作流程：
管道遵循以下步驟：
- 用戶查詢：
該過程以用戶的問題開頭。
- 查詢路由：
系統確定是否可以使用現有知識來回答查詢。 如果是，則可以立即做出響應。 如果不是，則查詢將進行數據檢索。 >
>- 數據檢索：
系統訪問兩個潛在來源：
>本地文檔：- >預處理的PDF（在這種情況下，“生成AI原理”）是知識基礎。 相關信息是通過相似性搜索提取的。 >
>
Internet搜索：- 如果必要，系統使用Serper.dev來搜索網絡以獲取最新信息。
- 上下文構建：
檢索數據（從PDF或Web中）被編譯到連貫的上下文中。
答案生成：- 此上下文被饋送到大型語言模型（LLM） - 特別是，用於一般任務的Llama-3.3-70B-Specdec和Gemini/gemini/gemini/gemini-1.5-flash用於Web刮擦 - 用於生成全面而準確的答案。
實現詳細信息： 
教程提供了逐步指南，包括：
>
- > 先決條件： GROQ API鍵，Gemini API鍵和Serper.dev API鍵。
>
-
軟件包安裝：>使用
pip>。
- >環境設置：api鍵使用>文件安全地管理。
.env
- llm初始化：兩個LLM的初始化：一個用於常規任務，另一個專門用於Web刮擦。
>
決策功能（- ）：>此功能確定本地pdf是否包含足夠的信息來回答查詢。
check_local_knowledge>
> > Web刮擦代理： crewai代理使用Serper.dev搜索和總結相關的Web內容。
- >>向量數據庫創建：使用句子嵌入從PDF創建Faiss Vector數據庫。 >
>
最終答案生成：- llm根據檢索到的上下文和用戶的查詢生成最終答案。
>代碼演示瞭如何加載PDF，將其分成塊，創建嵌入並執行相似性搜索。 Web刮擦組件使用專用代理來有效檢索和總結相關的網頁。 最終答案是使用包括用戶查詢和編譯上下文的對話提示生成的。
- 示例和結果：
示例查詢“什麼是代理抹布？”，有效地展示了系統利用本地知識和外部知識的能力。 輸出提供了對代理抹布的詳細說明，包括其組件，優勢和局限性。 這證明了系統的適應性和提供全面答案的能力，即使該信息不直接存在於本地文檔中。
結論：
本教程提供了一個清晰且實用的指南，以構建代理抹布管道。最終的系統具有高度適應性，能夠通過智能結合本地和在線信息來源來處理各種查詢。 這種方法比傳統的AI模型有了重大改進，證明了代理抹布可以創建更強大和信息豐富的AI應用程序的潛力。
以上是代理抹布：演示項目的分步教程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
