Comment construire un chiffon agentique avec des smolagents?

Cet article détaille la construction d'un système de génération (RAG) de la récupération de la récupération agentique utilisant Smolagents, une bibliothèque de visage étreinte. Les smolagents simplifient la création d'agents d'IA capables d'une prise de décision autonome et d'une exécution des tâches. Le guide étape par étape se concentre sur la construction d'un système de chiffon agentique.

Table des matières:

• Qu'est-ce que Smolagents?
• Key Smolagents Caractéristiques
• Composants smolagents
• Comprendre le chiffon agentique
• Ragutillage de construction avec smolagents
  • packages Python nécessaires
  • Importation de bibliothèques
  • Chargement et frottement un PDF
  • Génération d'intégration
  • implémentation smolagents
  • Définition d'un outil Retriever
  • Configuration de l'agent
• Avantages des smolagents pour le chiffon agentique
• Conclusion

Qu'est-ce que Smolagents?

Smolagents, de l'étreinte Face, rationalise la création d'agents intelligents pour des tâches complexes. Sa conception minimaliste (environ 1 000 lignes de code) équilibre la puissance et la facilité d'utilisation.

Key Smolagents Caractéristiques:

1. Agents de code: Générez et exécutent de manière autonome du code dans des environnements sécurisés comme E2B.
2. ToolCallagents: Interagissez avec les outils en utilisant un format "Think: ... Action: ...", idéal pour les sorties structurées et l'intégration de l'API.
3. Intégations larges: prend en charge divers LLM (API d'inférence Face Hugging Face, Openai, anthropic via litellm) et un référentiel d'outils partagé sur Hugging Face Hub.
4. Architecture efficace: fournit des blocs de construction robustes pour les comportements d'agent complexes.

Composants smolagents:

1. LLM Core: Le moteur de prise de décision.
2. Référentiel d'outils: outils prédéfinis pour l'exécution des tâches.
3. Parser: extrait les informations exploitables des sorties LLM.
4. Invite du système: fournit des instructions et assure des sorties cohérentes.
5. Mémoire: maintient le contexte à travers les itérations.
6. Gestion des erreurs: inclut les mécanismes de journalisation et de réessayer.

Comprendre le chiffon agentique

Le chiffon agentique étend le chiffon traditionnel en ajoutant des capacités agentiques (raisonnement, planification, interaction dynamique des outils). Cela permet une gestion des tâches complexes grâce à la décomposition des requêtes, à la recherche d'informations et à un raffinement itératif.

Avantages clés de la combinaison de smolagents et de chiffon agentique:

1. Intelligence améliorée: ajoute le raisonnement et la planification au pipeline de chiffon.
2. Adaptabilité dynamique: Les actions ajustent en fonction des données récupérées.
3. Efficacité améliorée: automatise les processus itératifs, réduisant l'intervention manuelle.
4. Sécurité accrue: Exécute en toute sécurité du code et des requêtes externes.
5. Évolutivité: Échelle et s'adapte facilement à différents domaines.

Rag de construction de construction avec smolagents

Cette section vous guide dans la construction du système. Il implique le chargement et le traitement des données à partir d'un PDF, les diviser en morceaux, la génération d'incorporation et l'utilisation de ces incorporations pour la recherche sémantique dans une base de données vectorielle (FAISS). Un agent de recherche récupère les données à partir de sources externes.

Packages Python nécessaires:

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

Importation de bibliothèques:

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

(Les sections de code restantes pour le chargement, la division, la génération d'intégration, la mise en œuvre des smolagents, la définition de l'outil Retriever et la configuration de l'agent sont trop étendues pour se reproduire ici. Reportez-vous à l'entrée d'origine pour les extraits de code complets.)

Avantages des smolagents pour le chiffon agentique:

• Simplicité: Code minimal pour les agents puissants.
• Flexibilité: s'intègre à divers LLM et outils.
• Sécurité: Facilite l'exécution sûre dans les environnements en sable.

Conclusion:

La combinaison de smolagents et de chiffon agentique fait progresser considérablement la création de systèmes intelligents et autonomes. La conception rationalisée de Smolagents, combinée aux capacités dynamiques de Rag de l'agentique, permet une manipulation efficace des tâches complexes, améliorant l'adaptabilité, la sécurité et l'évolutivité. Cette approche est idéale pour diverses applications. Les images sont conservées dans leur format et leur position d'origine comme demandé.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!