Ein Leitfaden für Gebäudebereiche mit Langgraph

In diesem Artikel wird die ARRAVAL AUTUMED -Generationssysteme (RAG) und die KI -Agenten untersucht, die ihre Fähigkeiten verbessern können. Traditionelle Lag-Systeme, die nützlich für die Nutzung benutzerdefinierter Unternehmensdaten sind, leiden unter Einschränkungen wie dem Mangel an Echtzeitdaten und dem Potenzial für irrelevantes Dokumentenabruf. Dieser Leitfaden schlägt ein Agenten -Korrektursystem vor, um diese Mängel zu beheben.

Die Kernverbesserung liegt darin, KI -Agenten einzubeziehen, um einen anspruchsvolleren Workflow zu verwalten. Dies beinhaltet:

• Dokumentenabstufung: Ein LLM bewertet die Relevanz von abgerufenen Dokumenten für die Abfrage des Benutzers.
• Umschreiben und Websuche für Abfragen: Wenn irrelevante Dokumente identifiziert werden, wird die Abfrage umformuliert, und eine Websuche (mit einem Tool wie Tavily-Such-API) wird aktuelle Informationen abgerufen.
• Langgraph-Integration: Der gesamte Prozess wird mit Langgraph orchestriert, einem Rahmen für den Aufbau von AI-Agenten und einen zyklischen Workflow, der statisches Wissen mit Echtzeit-Webdaten kombiniert.

Die Architektur ist detailliert und zeigt, wie das System zwischen dem Abrufen von Dokumenten, der Relevanzabstufung, der Abfrageverfeinerung, der Websuche (gegebenenfalls) und der endgültigen Antwortgenerierung fließt. Eine praktische Implementierung mit Langchain, OpenAI -Einbettungen und der Tavily -Such -API wird bereitgestellt. Der Code deckt:

• Abhängigkeitsinstallation.
• API -Schlüssel -Setup.
• Erstellen einer Vektordatenbank (mit Chroma) aus Wikipedia -Daten.
• Erstellen eines Abfrage -Retrievers, eines Dokumentenklässlers und einer QA -Lappenkette.
• Entwickeln von Query -Rephrasing- und Web -Search -Tools.
• Konstruktion der Kernkomponenten für agenten (Abrufen, Einstufung, Umschreiben von Abfragen, Websuche, Antwortgenerierung und Entscheidungsfindung).
• Erstellen des Agentengrafiks mit Langgraph.
• Testen des Systems mit verschiedenen Szenarien (relevante Dokumente, irrelevante Dokumente und Abfragen außerhalb des SCOPE).

Der Artikel schließt mit der Hervorhebung der Vorteile des Agenten -Korrekturlagersystems gegenüber traditionellen Methoden und fördert eine weitere Erforschung des Aufbaus robusterer und anspruchsvollerer KI -Agenten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Leitfaden für Gebäudebereiche mit Langgraph. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!