Un guide pour construire des systèmes de chiffon agentiques avec Langgraph

Cet article explore les systèmes de génération augmentée (RAG) de récupération et comment les agents de l'IA peuvent améliorer leurs capacités. Les systèmes de chiffon traditionnels, bien que utiles pour tirer parti des données sur les entreprises personnalisées, souffrent de limitations telles que le manque de données en temps réel et le potentiel de récupération de documents non pertinente. Ce guide propose un système de chiffon correctif agentique pour répondre à ces lacunes.

L'amélioration de base réside dans l'intégration des agents d'IA pour gérer un flux de travail plus sophistiqué. Cela implique:

• Gradage des documents: un LLM évalue la pertinence des documents récupérés à la requête de l'utilisateur.
• Réécriture de la requête et recherche Web: si des documents non pertinents sont identifiés, la requête est reformulée et une recherche Web (en utilisant un outil comme l'API de recherche Tavily) récupère des informations à jour.
• Intégration de Langgraph: l'ensemble du processus est orchestré à l'aide de Langgraph, un cadre pour créer des agents d'IA, créant un flux de travail cyclique qui combine des connaissances statiques avec des données Web en temps réel.

L'architecture est détaillée, montrant comment le système circule entre la récupération de documents, le classement de la pertinence, le raffinement des requêtes, la recherche Web (si nécessaire) et la génération de réponses finales. Une mise en œuvre pratique utilisant Langchain, Openai Embeddings et l'API de recherche Tavily est fournie. Les couvertures de code:

• Installation de dépendance.
• Configuration de la clé API.
• Construire une base de données vectorielle (en utilisant le chroma) à partir des données Wikipedia.
• Création d'un Retriever de requête, d'une niveleuse de documents et d'une chaîne de chiffons QA.
• Développement des outils de reformulation de requête et de recherche sur le Web.
• Construire les composants de Rag de base de base (récupération, classement, réécriture de la requête, recherche Web, génération de réponses et prise de décision).
• Construire le graphique de l'agent avec Langgraph.
• Test du système avec divers scénarios (documents pertinents, documents non pertinents et requêtes hors scope).

L'article conclut en mettant en évidence les avantages du système de chiffon correctif agentique par rapport aux méthodes traditionnelles et encourage une exploration plus approfondie de la construction d'agents d'IA plus robustes et sophistiqués.

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!