Implementierung des React -Agenten mit Lamaindex und Gemini

Jüngste Fortschritte in der KI, insbesondere in Großsprachmodellen (LLMs), Diffusionsmodellen und multimodaler KI, haben ein erhebliches Interesse an Agenten -Workflows geweckt. Andrew Ngs Vorhersage von Agenten-Workflows, die einen erheblichen KI-Fortschritt vorantreiben, hat sich als präsent erwiesen, wobei sich die autonomen Agenten und Architekturen mit mehreren Agenten schnell entwickeln. Dieser Artikel befasst sich mit der Implementierung von React -Agenten, einem leistungsstarken Ansatz innerhalb der Agenten -Workflows. Wir werden die Reaktionen, seine Vorteile und die Implementierung unter Verwendung von Llamaindex und dem Gemini LLM untersuchen.

Lernziele:

• Erfassen Sie die Aufforderung und ihre Rolle bei der Schaffung von besseren KI -Agenten für komplexe Aufgaben.
• Verstehen Sie die Struktur einer Reaktionsaufforderung.
• Implementieren Sie React -Agenten innerhalb des Lamaindex -Frameworks und nutzen die Rückkopplungsmechanismen.
• Erforschen Sie die Fähigkeit von React Agents, Aufgaben zu zersetzen, Tools zu nutzen und transparente Argumentation zu berücksichtigen.

Inhaltsverzeichnis:

• Lernziele
• Was ist reagiert?
• Beispiel einer React -Eingabeaufforderung
• Vorteile der Reaktionsanforderung in der Agentenentwicklung
• Schlüsselanwendungen und Anwendungsfälle von React -Wirkstoffen
• Implementierung eines React -Agenten mit Llamaindex
• Erstellen von Aktionstools für React -Agenten
• Aufbau eines React -Agenten mit Llamaindex
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was ist reagiert?

React (Argumentation, Handeln und Denken) ist eine Aufforderungstechnik, die es LLMs ermöglicht, komplexe Aufgaben in iterative Denk-, Wirkungs- und Beobachtungszyklen zu zerlegen. Dieser dreistufige Prozess beinhaltet:

1. Denken Sie an: Der Agent analysiert die Abfrage und plant seinen Ansatz.
2. ACT: Der Agent führt Aktionen mit den verfügbaren Tools aus (z. B. Google Search, Dateizugriff).
3. Beobachten Sie: Der Agent analysiert die Aktionsergebnisse und entscheidet, ob Sie eine endgültige Antwort fortsetzen oder eine endgültige Antwort geben sollen.

Diese Schleife setzt sich fort, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis oder eine maximale Iterationsgrenze erreicht ist.

Beispiel der React -Eingabeaufforderung:

Eine typische Reaktionsaufforderung folgt dieser Struktur:

 <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>

Ein Beispiel in der realen Welt (mit Crewai generiert) zeigt, wie ein React-Agent eine Anfrage zu einer kürzlich durchgeführten Cricket-Serie beantworten könnte:

Benutzerabfrage: "Wer war der Mann der Serie in der jüngsten Testreihe India gegen England und wie waren ihre wichtigsten Leistungen?"

Ausgabe: (ähnliche Ausgabe wie das ursprüngliche Beispiel würde hier folgen und die Struktur und die Schlüsseldetails beibehalten.)

Vorteile der Reaktionsanforderung in der Agentenentwicklung:

Im Gegensatz zur herkömmlichen Aufforderung befasst sich React mit dem inhärenten Argumentation von LLMS. Während Methoden wie Denkkette und Gedankenbaum vielversprechend gezeigt haben, bietet React einen effektiveren Ansatz zur Erstellung logischer Forschungspläne. Die iterative Natur ermöglicht die Umgang mit Unsicherheit und Anpassung an neue Informationen, wobei die menschliche Problemlösung nachahmt. Dieser geerdete Ansatz verringert das Risiko von Halluzinationen.

Schlüsselanwendungen und Anwendungsfälle von React -Wirkstoffen:

React -Agenten finden Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

• Echtzeit-Sportanalyse: Analyse von Live-Match-Daten, Spielerstatistiken und Vorhersage von Ergebnissen.
• Automatisierter Kundensupport: Umgang mit komplexen Abfragen, Zugriff auf Informationen und Führung von Benutzern durch Lösungen.
• Personalisiertes Lernen: Bewertung des Wissens von Schülern, Anpassung von Lehrstilen und Feedback.

Implementierung eines React -Agenten mit llamaindex:

Die Implementierung verwendet Llamaindex, ein Framework, das LLMs mit Daten verbindet, und die DuckDuckgo -Suche als Aktionsinstrument. Gemini wird als LLM verwendet.

(Die Details zur Implementierung von Code implementieren hier, ähnlich wie das ursprüngliche, aber möglicherweise für Klarheit und Fluss umformuliert. Dies würde die Installationsanweisungen, das Definieren des Gemini LLM, das Erstellen des Suchwerkzeugs und das Erstellen des React -Agenten mit Lamaindex enthalten.)

Abschluss:

React-Agenten stellen einen signifikanten Fortschritt in der KI dar und bieten einen strukturierten und anpassbaren Ansatz für komplexe Problemlösungen. Llamaindex vereinfacht ihre Implementierung und ermöglicht die Erstellung leistungsstarker, transparenter KI -Systeme, die Halluzinationen minimieren.

Häufig gestellte Fragen:

(Der FAQS -Abschnitt würde dem Original ähnlich bleiben, möglicherweise mit geringfügigen Formulierungen für einen verbesserten Fluss und Klarheit.)

(Die Bildunterschriften werden angepasst, um die im Text vorgenommenen Änderungen widerzuspiegeln und die ursprünglichen Bild -URLs beizubehalten.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierung des React -Agenten mit Lamaindex und Gemini. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!