LATS: AI Agent mit Lamaindex für Empfehlungssysteme

Entsperren Sie die Kraft des systematischen KI -Argumentierens mit Sprachagentenbaumsuche (LATS)

Stellen Sie sich einen KI -Assistenten vor, der nicht nur Ihre Fragen beantwortet, sondern auch systematisch Probleme löst, aus seinen Erfahrungen lernt und strategisch mehrere Schritte vor sich plant. Sprachagenten-Baumsuche (LATS) ist ein hochmodernes AI-Framework, das die methodische Begründung der Reaktionsanforderung mit den strategischen Planungsfunktionen der Monte-Carlo-Baumsuche (MCTs) kombiniert.

lats baut einen umfassenden Entscheidungsbaum auf, untersucht mehrere Lösungen gleichzeitig und verfeinert seinen Entscheidungsprozess durch kontinuierliches Lernen. In diesem Artikel konzentriert sich auf vertikale AI -Agenten und untersucht die praktische Umsetzung von LATS -Agenten unter Verwendung von Llamaindex und Sambanova.ai.

Schlüssellernziele:

• Erfassen Sie den React (Argumenting Acting), der Framework und seinen Gedanken-Action-Beobachtungszyklus fordert.
• Verstehe die Fortschritte, die Lats zum React -Gerüst bringt.
• Implementieren Sie das LATS -Framework, nutzen Sie MCTs und Sprachmodellfunktionen.
• Analysieren Sie die Kompromisse zwischen Rechenressourcen und optimierten Ergebnissen in LATS-Implementierungen.
• Erstellen Sie einen Empfehlungsmotor mit einem Lamaindex LATS -Agenten mit Sambanova -System als LLM -Anbieter.

(Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

• React -Agenten erklärten
• Sprachagent -Baum -Suchmaschinen
verstehen
• lats und reagieren: ein synergistischer Ansatz
• Kostenüberlegungen: Wann kann Lats
verwendet werden
• Aufbau eines Empfehlungssystems mit Llamaindex und Lats
• Schlussfolgerung
• häufig gestellte Fragen

React -Agenten erklärten

React (Argumenting Acting) ist ein Aufforderung, Sprachmodelle zu ermöglichen, Aufgaben durch einen zyklischen Prozess, Handeln und Beobachtung durchzuführen. Stellen Sie sich einen Assistenten vor, der laut nachdenkt, Maßnahmen ergriffen und aus dem Feedback lernt. Der Zyklus ist:

• Gedanken: Analysieren der aktuellen Situation.
• Aktion: eine Vorgehensweise aus der Analyse auswählen.
• Beobachtung: Feedback aus der Umgebung sammeln.
• Wiederholen Sie: Verwenden Sie Feedback, um nachfolgende Gedanken zu informieren.

Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es Sprachmodellen, komplexe Probleme zu lösen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Strategien anhand der Ergebnisse anzupassen. Beispielsweise kann das Modell in einem mehrstufigen mathematischen Problem relevante Konzepte identifizieren, eine Formel anwenden, die Logik des Ergebnisses bewerten und seinen Ansatz entsprechend anpassen. Dies spiegelt die menschliche Problemlösung wider, was zu zuverlässigeren Ergebnissen führt.

(zuvor abgedeckt: Implementierung des React -Agenten mit Lamaindex und Gemini)

Sprachagenten -Baum -Suchmittel verstehen

Sprachagentsuche (LATS) ist ein erweitertes Framework, das MCTs mit Sprachmodellfunktionen für ausgefeilte Entscheidungsfindung und -planung verschmelzen.

lats arbeitet durch kontinuierliche Erkundung, Bewertung und Lernen, die durch eine Eingabebestandung initiiert werden. Es behält ein Langzeitgedächtnis bei, der einen Suchbaum vergangener Erkundungen und Reflexionen umfasst und zukünftige Entscheidungen leitet.

lats wählt systematisch vielversprechende Pfade aus, tastet an jedem Entscheidungspunkt potenzielle Aktionen ab, bewertet ihren Verdienst anhand einer Wertfunktion und simuliert sie in einen Terminalzustand, um die Wirksamkeit zu messen. Die Codedemonstration veranschaulicht die Baumerweiterung und Bewertung der Bewertung.

Lats und React: Ein synergistischer Ansatz

lats integriert Reacts Gedankenbeobachtungszyklus von React in seine Baumsuche:

• Jeder Knoten verwendet Reacts Gedankengenerierung, Aktionsauswahl und Beobachtungssammlung.
• lats erhöht dies, indem mehrere React -Sequenzen gleichzeitig untersucht und frühere Erfahrungen verwendet werden, um die Erforschung zu leiten.

Dieser Ansatz ist jedoch rechenintensiv. Lassen Sie uns untersuchen, wann Lats am vorteilhaftesten ist.

Kostenüberlegungen: Wann kann Lats

verwendet werden

Während Lats übertrifft Cot, React und andere Methoden in Benchmarks, sind seine Rechenkosten erheblich. Komplexe Aufgaben erzeugen zahlreiche Knoten, die zu mehreren LLM -Aufrufen führen, die für Produktionsumgebungen nicht geeignet sind. Echtzeitanwendungen sind aufgrund der Latenz jeder API-Aufruf besonders schwierig. Organisationen müssen sorgfältig die überlegene Entscheidungsfindung gegen Infrastrukturkosten abwägen, insbesondere beim Skalieren.

Verwenden Sie Lats, wenn:

• Die Aufgabe ist komplex mit mehreren Lösungen (z. B. Programmierung).
• Fehler sind kostspielig und die Genauigkeit ist von größter Bedeutung (z. B. Finanzen, medizinische Diagnose).
• Lernen aus früheren Versuchen ist vorteilhaft (z. B. komplexe Produktsuche).

Vermeiden Sie Lats, wenn:

• Aufgaben sind einfach und erfordern schnelle Antworten (z. B. grundlegender Kundenservice).
• Zeitempfindlichkeit ist kritisch (z. B. Echtzeithandel).
• Ressourcen sind begrenzt (z. B. mobile Anwendungen).
• hochvolumige, sich wiederholende Aufgaben sind beteiligt (z. B. Inhalts Moderation).

Erstellen eines Empfehlungssystems mit Llamaindex und Lats

Erstellen wir ein Empfehlungssystem mit Lats und LlamaNdex.

Schritt 1: Umgebungsaufbau

Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

!pip install llama-index-agent-lats llama-index-core llama-index-readers-file duckduckgo-search llama-index-llms-sambanovasystems
import nest_asyncio; nest_asyncio.apply()

Schritt 2: Konfiguration und API -Setup

Richten Sie Ihre Sambanova LLM -API -Taste ein (Ersetzen Sie <your-api-key></your-api-key>):

import os
os.environ["SAMBANOVA_API_KEY"] = "<your-api-key>"

from llama_index.core import Settings
from llama_index.llms.sambanovasystems import SambaNovaCloud

llm = SambaNovaCloud(model="Meta-Llama-3.1-70B-Instruct", context_window=100000, max_tokens=1024, temperature=0.7, top_k=1, top_p=0.01)
Settings.llm = llm</your-api-key>

Schritt 3: Definieren von Werkzeugsuche (DuckDuckgo)

from duckduckgo_search import DDGS
from llama_index.core.tools import FunctionTool

def search(query:str) -> str:
    """Searches DuckDuckGo for the given query."""
    req = DDGS()
    response = req.text(query,max_results=4)
    context = ""
    for result in response:
      context += result['body']
    return context

search_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=search)

Schritt 4: llamaindex Agent Runner - Lats

from llama_index.agent.lats import LATSAgentWorker
from llama_index.core.agent import AgentRunner

agent_worker = LATSAgentWorker(tools=[search_tool], llm=llm, num_expansions=2, verbose=True, max_rollouts=3)
agent = AgentRunner(agent_worker)

Schritt 5: Agent

ausführen

query = "Looking for a mirrorless camera under 00 with good low-light performance"
response = agent.chat(query)
print(response.response)

Schritt 6: Fehlerbehandlung (Beispiel mit agent.list_tasks()) - Dieser Abschnitt enthält eine Methode, um Fälle zu verarbeiten, in denen der Agent "Ich denke immer noch". Der Code ist in der ursprünglichen Eingabe bereitgestellt.

Schlussfolgerung

Lats fährt die AI -Agentenarchitekturen erheblich vor. Obwohl er leistungsstark ist, müssen seine rechnerischen Anforderungen sorgfältig berücksichtigt werden.

häufig gestellte Fragen

Der FAQS -Abschnitt ist im ursprünglichen Eingang enthalten. (Hinweis: Die Erklärung zum Medienbesitz bleibt unverändert.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLATS: AI Agent mit Lamaindex für Empfehlungssysteme. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!