에이전트 래그 : 데모 프로젝트를 통한 단계별 자습서

이 기사는 AI 에이전트를 검색 된 세대 (RAG)와 결합하여보다 적응 가능하고 지능적인 AI 시스템을 결합한 강력한 기술 인 에이전트 래그의 실질적인 구현을 보여줍니다. 훈련 데이터로 제한된 기존 모델과 달리 에이전트 래그는 다양한 출처의 정보로 독립적으로 액세스하고 이유를 알 수 있습니다. 이 실습 자습서는 로컬 문서와 인터넷 검색을 사용하여 사용자 쿼리에 응답 할 수있는 Langchain을 사용하여 Rag Pipeline을 구축하는 데 중점을 둡니다. 아키텍처 및 워크 플로 :

파이프 라인은 다음 단계를 따릅니다

사용자 쿼리 :

프로세스는 사용자의 질문으로 시작됩니다

쿼리 라우팅 : 시스템은 기존 지식을 사용하여 쿼리에 응답 할 수 있는지 여부를 결정합니다. 그렇다면 즉각적인 응답을 제공합니다. 그렇지 않은 경우 쿼리는 데이터 검색으로 진행됩니다

데이터 검색 : 시스템은 두 가지 잠재적 소스에 액세스합니다

로컬 문서 : 사전 처리 된 PDF (이 경우 "생성 AI 원칙")는 지식 기반으로 사용됩니다. 관련 정보는 유사성 검색을 통해 추출됩니다 인터넷 검색 :

필요한 경우 시스템은 Serper.dev를 사용하여 최신 정보를 검색합니다.

1. 컨텍스트 빌드 : 검색된 데이터 (PDF 또는 웹에서)가 일관된 컨텍스트로 컴파일됩니다.

답변 생성 :
2. >이 맥락은 큰 언어 모델 (LLM)에 공급됩니다. 특히 일반적인 작업 및 웹 스크래핑을위한 gemini/gemini-1.5- 플래시를위한 LLAMA-3.3-70B-SPECDEC-포괄적이고 정확한 답변을 생성합니다.
   구현 세부 사항 :
튜토리얼은 다음을 포함한 단계별 안내서를 제공합니다
전제 조건 : Groq API 키, Gemini API 키 및 Serper.dev API 키가 필요합니다. 패키지 설치 : 필요한 Python 패키지는
• 환경 설정 : API 키는 파일을 사용하여 안전하게 관리됩니다. llm 초기화 : 2 개의 llms가 초기화되었습니다 : 하나는 일반 작업과 특히 웹 스크래핑을위한 다른 하나는. 의사 결정 함수 () : 이 함수는 로컬 PDF에 쿼리에 답변하기에 충분한 정보가 포함되어 있는지 여부를 결정합니다. 웹 스크래핑 에이전트 : Crewai 에이전트는 Serper.dev를 사용하여 관련 웹 컨텐츠를 검색하고 요약합니다. 벡터 데이터베이스 생성 : FAISS 벡터 데이터베이스는 문장 임베드를 사용하여 PDF에서 생성됩니다. 최종 답변 생성 : LLM은 검색된 컨텍스트와 사용자 쿼리를 기반으로 최종 답변을 생성합니다.
코드는 PDF를로드하고 덩어리로 분할하고 임베딩을 생성하며 유사성 검색을 수행하는 방법을 보여줍니다. 웹 스크래핑 구성 요소는 전용 에이전트를 사용하여 관련 웹 페이지를 효율적으로 검색하고 요약합니다. 최종 답변은 사용자의 쿼리와 컴파일 된 컨텍스트를 모두 포함하는 대화 프롬프트를 사용하여 생성됩니다. 예와 결과 :
• 예제 쿼리 "에이전트 래그는 무엇입니까?"는 지역 및 외부 지식을 모두 활용하는 시스템의 능력을 효과적으로 보여줍니다. 출력은 구성 요소, 장점 및 제한을 포함하여 에이전트 래그에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 이것은 로컬 문서에 정보가 직접 존재하지 않더라도 시스템의 적응성과 포괄적 인 답변을 제공하는 능력을 보여줍니다. 결론 : 이 튜토리얼은 에이전트 래그 파이프 라인 구축에 대한 명확하고 실용적인 안내서를 제공합니다. 결과 시스템은 로컬 및 온라인 정보 소스를 지능적으로 결합하여 다양한 쿼리를 처리 할 수 ​​있으며 적응력이 뛰어납니다. 이 접근법은 전통적인 AI 모델에 비해 크게 개선되어보다 강력하고 유익한 AI 응용 프로그램을 만들기위한 에이전트 래그의 잠재력을 보여줍니다.

위 내용은 에이전트 래그 : 데모 프로젝트를 통한 단계별 자습서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!