Web検索エージェントの構築-AI-php.cn

Web検索エージェントの構築

Christopher Nolan

リリース： 2025-03-13 10:42:09

オリジナル

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このブログ投稿では、強力な大規模な言語モデルであるLangchainとLlama 3.3を使用して、Web検索用のAIエージェントの構築を示しています。エージェントは、ArxivやWikipediaなどの外部知識ベースを活用して、包括的な回答を提供します。

主要な学習成果

このチュートリアルはあなたに教えます：

LangchainとLlama 3.3を使用したWeb検索AIエージェントを作成する方法。
ArxivやWikipediaなどの外部データソースをエージェントに統合します。
開発環境と必要なツールのセットアップ。
堅牢なアプリケーション開発のためのモジュール性とエラー処理の実装。
AIエージェント用のユーザーフレンドリーなインターフェイスを作成するためにRiremlitを使用します。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

Llama 3.3の理解
Langchainの紹介
Web-Searchingエージェントのコアコンポーネント
ワークフロー図
環境のセットアップと構成
結論
よくある質問

Llama 3.3の理解

Metaの70億パラメーター命令監督LLMであるLlama 3.3は、テキストベースのタスクに優れています。以前のバージョン（Llama 3.1 70bおよびLlama 3.2 90b）にわたる改善と費用対効果は、魅力的な選択となります。特定の分野でより大きなモデルに匹敵します。

Llama 3.3機能：

命令の調整：正確な命令以下。
多言語サポート：英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語、ポルトガル語、イタリア語、タイなどの複数の言語を処理します。
費用対効果：手頃な価格の高性能。
アクセシビリティ： CPUを含むさまざまなハードウェア構成に展開できます。

Web検索エージェントの構築

Langchainの紹介

Langchainは、LLM駆動のアプリケーションを開発するためのオープンソースフレームワークです。 LLM統合を簡素化し、洗練されたAIソリューションを作成できます。

Langchainキー機能：

チェーン可能なコンポーネント：コンポーネントをリンクすることにより、複雑なワークフローを構築します。
ツール統合：ツールとAPIを簡単に統合します。
メモリ管理：会話のコンテキストを維持します。
拡張性：カスタムコンポーネントと統合をサポートします。

Web-Searchingエージェントのコアコンポーネント

私たちのエージェントは次のとおりです。

LLM（LLAMA 3.3）：コア処理ユニット。
検索ツール： Web検索エンジンにアクセスします（APIを使用）。
プロンプトテンプレート： LLMの構造入力。
エージェントエグゼキューター： LLMとツールの相互作用を調整します。

ワークフロー図

この図は、ユーザー、LLM、およびデータソース（Arxiv、Wikipedia）の相互作用を示しています。ユーザークエリがどのように処理され、情報が取得され、応答が生成されるかを示します。エラー処理も組み込まれています。

Web検索エージェントの構築

環境のセットアップと構成

このセクションでは、開発環境のセットアップ、依存関係のインストール、APIキーの構成を詳しく説明します。仮想環境の作成、パッケージのインストール、安全なAPIキー管理用の.envファイルのセットアップのためのコードスニペットが含まれています。コードの例は、必要なライブラリのインポート、環境変数の読み込み、ArxivおよびWikipediaツールの構成を示しています。ユーザーの入力の処理やチャットメッセージの表示など、照明付きアプリのセットアップもカバーされています。最後に、コードは、LLM、ツール、および検索エージェントを初期化する方法と、エラー処理を含むアシスタントの応答を生成および表示する方法を示しています。出力の例も提供されます。

結論

このプロジェクトでは、LLAMA 3.3のようなLLMをLangchainを使用して外部の知識ソースと組み合わせる力を示しています。モジュラー設計により、さまざまなドメインを簡単に拡大して適応させることができます。 Riremlitは、インタラクティブなユーザーインターフェイスの作成を簡素化します。