Agri Bot：Langchainを使用している農家向けの多言語AIエージェント

このAIを搭載したチャットボット、Agribotは、農家や愛好家に多言語の農業情報を提供します。 この記事では、その機能、アーキテクチャ、コードについて詳しく説明し、ユーザーフレンドリーな設計と高度なテクノロジー統合を強調しています。 農業部門は、タイムリーで正確な情報に大きく依存しています。 Agribotは、リアルタイムデータと多言語サポートでこのニーズに対応しています。

目次

Agribotの主要な機能
Agribotのテクノロジースタック
Agribotの構築：ステップバイステップガイド
• 必要なライブラリのインポート
  環境変数の読み込み
  AIツールの初期化
  • 言語モデルの読み込み
  翻訳関数の実装
  会話のメモリの管理
  会話エージェントの作成
  rimtriplitチャットインターフェイスの設計
  コードの内訳
テストAgribot
将来の機能強化
結論

この画像は、流線のアグリボットアプリの多言語、会話、リアルタイムインターフェイスを示しています。

Agribotの重要な機能agribotには、いくつかの重要な機能があります：

多言語のサポート：

英語、ヒンディー語、テルグ語、タミル語、ベンガル語、マラーティー語、パンジャブ語。

• ai-powered会話：インテリジェントなコンテキスト応答のためにllama 3-70bモデルを採用しています。
リアルタイムの情報：
• Wikipedia、Arxiv、およびDuckduckgoと統合して、最新の農業データを統合してください。 コンテキストメモリ：
スムーズなユーザーエクスペリエンスのために以前の相互作用を保持しています。
• 直感的なインターフェイス：ナビゲーションを容易にするためにstreamlitを使用して構築されています。
• agribotのテクノロジースタック
• agribotは使用します：

FrontEnd：

バックエンド：

langchain、openai llm（GROQ APIを介して）

• 検索エンジン： wikipedia、arxiv、duckduckgo
• 翻訳：google翻訳api
• メモリ：langchain conversationbuffermemory
• ビルディングアグリボット：ステップバイステップガイド
• Agribotの電動コードの詳細については、以下に詳しく説明しています 1。ライブラリのインポート：

UI用の流線やエージェント作成用のラングチェーンなど、必須ライブラリがインポートされます。 言語翻訳を処理します。

2。環境変数の読み込み：

APIキーやその他の機密情報を

import os
import time
import streamlit as st
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun, ArxivQueryRun, DuckDuckGoSearchRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper, ArxivAPIWrapper, DuckDuckGoSearchAPIWrapper
from langdetect import detect
from deep_translator import GoogleTranslator
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

ファイルからロードします。

deep_translator3。 AIツールの初期化：

情報検索ツールは初期化され、効率的な応答時間のために構成されています。

4。言語モデルの読み込み：

import os
import time
import streamlit as st
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun, ArxivQueryRun, DuckDuckGoSearchRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper, ArxivAPIWrapper, DuckDuckGoSearchAPIWrapper
from langdetect import detect
from deep_translator import GoogleTranslator
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

GROQ APIを介してLlama 3-70B言語モデルをロードします。

5。翻訳関数：

load_dotenv(find_dotenv())

これらの関数は、

ライブラリを使用して英語との間の翻訳を処理します。 deep_translator

6。メモリ管理：

セッション全体で永続的なチャットメモリを保証します

wiki = WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper(top_k_results=1, doc_content_chars_max=200))
arxiv = ArxivQueryRun(api_wrapper=ArxivAPIWrapper(top_k_results=1, doc_content_chars_max=200))
duckduckgo_search = DuckDuckGoSearchRun(api_wrapper=DuckDuckGoSearchAPIWrapper(region="in-en", time="y", max_results=2))
tools = [wiki, arxiv, duckduckgo_search]

7。会話エージェントの作成：

Langchainを使用して、会話エージェントを初期化します。

def load_llm():
    return ChatOpenAI(
        model_name="llama3-70b-8192",
        temperature=1,
        openai_api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY"),
        openai_api_base="https://api.groq.com/openai/v1"
    )

8。 Streemlit Chat UI：

このセクションでは、Rimelitチャットインターフェイスを構築します。 （簡潔にするために完全なコードは省略されていますが、重要な要素は上記で説明されています。）

def translate_to_english(text):
    # ... (Translation logic) ...
def translate_back(text, target_lang):
    # ... (Translation logic) ...

コードの内訳：

コードは、retremlitを使用してユーザーフレンドリーなチャットインターフェイスを作成します。 ユーザーの入力は英語に翻訳され、Langchainエージェント（LLMと検索ツールを使用）によって処理され、応答はユーザーの元の言語に翻訳されます。 メモリ管理により、会話のコンテキストが保証されます。 エラー処理と再試行メカニズムは堅牢性を改善します

agribot のテスト

（AgribotのUIと異なる言語の応答を示す画像は、元の入力に含まれています。これらの画像はここに配置されます。）

） 将来の機能強化

音声入力/出力 農業データの微調整

ui/uxの改善
• 結論

Agribotは、農家をサポートするためのAIおよび多言語機能を活用する貴重なツールです。リアルタイムの情報、翻訳、会話のメモリの組み合わせにより、独自のリソースになります。 さらなる開発により、その機能が強化され、機能が拡大されます。

以上がAgri Bot：Langchainを使用している農家向けの多言語AIエージェントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。