Mise en œuvre d'agents d'IA à l'aide de Llamaindex

Exploiter le pouvoir des agents de l'IA avec Llamaindex: un guide étape par étape

Imaginez un assistant personnel qui comprend vos demandes et les exécute parfaitement, que ce soit un calcul rapide ou la récupération des dernières nouvelles du marché. Cet article explore la construction de tels agents d'IA en utilisant le cadre Llamaindex. Nous vous guiderons dans la création de ces agents intelligents, en tirant parti des capacités d'appel des fonctions de LLMS pour l'achèvement efficace des tâches. Ce guide convient à la fois aux nouveaux arrivants de l'IA et aux développeurs expérimentés.

Objectifs d'apprentissage clés:

• Saisissez les principes fondamentaux des agents de l'IA et leurs capacités de résolution de problèmes.
• Implémentez les agents d'IA à l'aide du cadre Llamaindex.
• Utilisez l'appel des fonctions LLM pour une exécution efficace des tâches.
• Intégrez les outils de recherche Web dans vos agents d'IA.
• Acquérir une expérience pratique de construction et de personnalisation des agents d'IA à Python.

Cet article fait partie du blogathon des sciences des données.

Table des matières:

• Comprendre les agents de l'IA
• Présentation de Llamaindex
• Mise en œuvre d'agents d'IA avec Llamaindex
  • Étape 1: Obtention de la clé API
  • Étape 2: Installation des bibliothèques nécessaires
  • Étape 3: Définition des variables d'environnement
  • Étape 4: Initialisation du LLM
  • Étape 5: Définition des fonctions personnalisées
  • Étape 6: Création d'objets d'outil de fonction
  • Étape 7: Utilisation predict_and_call avec les requêtes utilisateur
  • Étape 8: assembler tout cela
• Options de personnalisation avancées
• Questions fréquemment posées

Comprendre les agents de l'IA:

Les agents de l'IA sont des assistants numériques sophistiqués. Ils ne répondent pas seulement; Ils analysent, comprennent et décident comment exécuter au mieux les commandes. Cela comprend répondre aux questions, effectuer des calculs ou récupérer des informations, ce qui avec une intervention humaine minimale. Ils traitent le langage naturel, identifient les détails clés et utilisent leurs capacités pour des réponses optimales.

Pourquoi utiliser des agents d'IA?

Les agents de l'IA révolutionnent l'interaction technologique. Ils automatisent les tâches répétitives, améliorent la prise de décision et personnalisent les expériences, ce qui les rend précieuses dans diverses industries. De la finance aux soins de santé, ils rationalisent les opérations, améliorent le service client et fournissent des informations précieuses.

Présentation de Llamaindex:

Llamaindex est un framework puissant pour simplifier la création d'agents d'IA à l'aide de modèles de langage grand (LLMS). Il exploite les LLM comme les modèles d'Openai, permettant aux développeurs de construire des agents intelligents avec un code minimal. Llamaindex permet l'intégration de fonctions Python personnalisées, les combinant de manière transparente avec le LLM pour une manipulation diversifiée des tâches.

Caractéristiques clés de Llamaindex:

• Appel de fonction: permet aux agents AI d'appeler des fonctions spécifiques en fonction des requêtes utilisateur.
• Intégration des outils: prend en charge l'intégration de divers outils, y compris la recherche sur le Web et l'analyse des données.
• Conviviale: conçue pour la facilité d'utilisation pour les débutants et les développeurs expérimentés.
• Personnalisation: prend en charge les fonctions personnalisées et les fonctionnalités avancées comme les modèles pydantiques.

Mise en œuvre d'agents d'IA avec Llamaindex:

Nous utiliserons la recherche GPT-4O et Bing d'OpenAI pour les requêtes Web (Llamaindex s'intègre à Bing).

Étape 1: Obtention de la clé API

Obtenez une clé API de recherche Bing en créant une ressource Bing (un niveau gratuit est disponible).

Étape 2: Installation des bibliothèques nécessaires

Installer les bibliothèques requises:

 ! Pip install lama_index llama-index-core llama-index-llms-openai llama-index-tools-bing-search

Étape 3: Définition des variables d'environnement

Définissez vos clés API comme variables d'environnement:

 Importer un système d'exploitation

os.environ ["openai_api_key"] = "sk-proj-<openai_api_key> "
os.environ ['bing_api_key'] = "<bing_api_key> "</bing_api_key></openai_api_key>

Étape 4: Initialisation du LLM

Initialisez le GPT-4O LLM:

 de Llama_index.llms.openai Import Openai
llm = openai (modèle = "gpt-4o")
llm.comptete ("1 1 =")

Étape 5: Définition des fonctions personnalisées

Créer des fonctions pour votre agent:

 de lama_index.tools.bing_search import bingsearchtoolspec

Def addition_tool (A: int, b: int) -> int:
    "" "Renvoie la somme des entrées" ""
    retour AB

def web_search_tool (requête: str) -> str:
  "" "Récupère les dernières actualités en utilisant la recherche de Bing" ""
  bing_tool = bingsearchToolSpec (api_key = os.getenv ('bing_api_key')))
  return bing_tool.bing_news_search (query = query)

Étape 6: Création d'objets d'outil de fonction

Créer des objets d'outil de fonction:

 de Llama_index.core.tools Import FunctionTool

add_tool = functiontool.from_defaults (fn = addition_tool)
search_tool = functiontool.from_defaults (fn = web_search_tool)

Étape 7: Utilisation predict_and_call avec les requêtes utilisateur

 Query = "Quel est le prix actuel du marché d'Apple"

réponse = llm.predict_and_call (
    tools = [add_tool, search_tool],
    user_msg = query, verbose = true
)

Étape 8: assembler tout cela

Combinez toutes les étapes dans un bloc de code unique (reportez-vous à l'article d'origine pour le code complet).

Options de personnalisation avancées:

Améliorez les définitions de fonctions à l'aide de modèles pydantiques pour une vérification et une validation de types améliorés. Gérez les requêtes complexes en créant des outils supplémentaires ou en affinant ceux existants, en ajoutant une gestion des erreurs et une logique personnalisée.

Conclusion:

Les agents de l'IA, habilités par des cadres comme Llamaindex, offrent un moyen puissant d'interagir avec la technologie. Ils peuvent traiter les entrées, raisonner, accéder aux informations et exécuter efficacement les actions. Ce guide fournit une compréhension fondamentale de la construction et de la personnalisation de ces agents.

Les principaux plats à retenir:

• Les agents peuvent sélectionner des fonctions en fonction des requêtes utilisateur.
• L'appel de fonction repose sur la capacité de LLM à interpréter les noms et descriptions de fonctions.
• Llamaindex simplifie la mise en œuvre de l'agent AI.
• L'appel des fonctions nécessite des LLM avec un support d'appelant des fonctions.

Questions fréquemment posées: (reportez-vous à l'article d'origine pour la FAQ)

(Remarque: les URL de l'image restent inchangées.)

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!