Llamaindex 및 Gemini를 사용한 React Agent의 구현

AI, 특히 대형 언어 모델 (LLMS), 확산 모델 및 멀티 모달 AI의 최근 발전은 에이전트 워크 플로에 상당한 관심을 불러 일으켰습니다. Andrew Ng의 상당한 AI 진보를 주도하는 에이전트 워크 플로에 대한 예측은 자율적 인 에이전트와 다중 에이전트 아키텍처의 빠른 발전으로 유발 된 것으로 입증되었습니다. 이 기사는 에이전트 워크 플로 내에서 강력한 접근 방식 인 React Agents의 구현을 탐구합니다. Llamaindex와 Gemini LLM을 사용한 React Prompting, 그 이점 및 구현을 탐색 할 것입니다.

학습 목표 :

• 복잡한 작업을위한보다 유능한 AI 에이전트를 창출하는 데 반응 프롬프트와 그 역할을 파악하십시오.
• React 프롬프트의 구조를 이해하십시오.
• Llamaindex 프레임 워크 내에서 React Agents를 구현하여 피드백 메커니즘을 활용합니다.
• 반응 에이전트의 작업을 분해하고 도구를 활용하며 투명한 추론을 제공하는 능력을 탐색하십시오.

목차 :

• 학습 목표
• React Promping이란 무엇입니까?
• RECT 프롬프트의 예
• 에이전트 개발에서 RECT 프롬프트의 이점
• RECT 에이전트의 주요 응용 프로그램 및 사용 사례
• llamaindex를 사용하여 React Agent를 구현합니다
• React 에이전트를위한 액션 도구 생성
• Llamaindex를 사용하여 React Agent 구축
• 결론
• 자주 묻는 질문

React Promping이란 무엇입니까?

반응 (추론, 연기 및 사고)은 LLM이 복잡한 작업을 반복적 인 사고, 행동 및 관찰의 주기로 분류 할 수 있도록하는 프롬프트 기술입니다. 이 3 단계 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 생각 : 에이전트는 쿼리를 분석하고 접근 방식을 계획합니다.
2. ACT : 에이전트는 사용 가능한 도구 (예 : Google 검색, 파일 액세스)를 사용하여 작업을 수행합니다.
3. 관찰 : 에이전트는 작업 결과를 분석하고 최종 답변을 계속할 것인지 또는 제공할지 여부를 결정합니다.

이 루프는 만족스러운 결과 또는 최대 반복 한계에 도달 할 때까지 계속됩니다.

RECT 프롬프트의 예 :

일반적인 반응 프롬프트는이 구조를 따릅니다.

 <code>Thought: [Agent's reasoning] Action: [Action to be taken, eg, "Search"] Action Input: [Input for the action, eg, search query] Observation: [Action result] Thought: [Further reasoning based on observation] ... Final Answer: [Agent's conclusion]</code>

실제 예제 (Crewai를 사용하여 생성)는 React 에이전트가 최근 크리켓 시리즈에 대한 쿼리에 어떻게 대답 할 수 있는지 보여줍니다.

사용자 쿼리 : "최근 인도 대 잉글랜드 테스트 시리즈에서 시리즈의 사람은 누구였으며 주요 공연은 무엇입니까?"

출력 : (원래 예제와 유사한 출력이 여기에 따라 구조와 주요 세부 사항을 유지합니다.)

에이전트 개발에서 RECT 프롬프트의 이점 :

전통적인 프롬프트와 달리, React는 LLM의 고유 한 추론 부족을 해결합니다. 사고의 사슬과 사고의 나무와 같은 방법은 약속을 보여 주었지만 React는 논리적 연구 계획을 만드는 데보다 효과적인 접근법을 제공합니다. 반복적 인 특성은 불확실성을 처리하고 새로운 정보에 적응하여 인간 문제 해결을 모방 할 수있게합니다. 이 근거가있는 접근법은 환각의 위험을 줄입니다.

RECT 에이전트의 주요 응용 프로그램 및 사용 사례 :

React 에이전트는 다양한 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다.

• 실시간 스포츠 분석 : 라이브 매치 데이터 분석, 플레이어 통계 및 결과 예측.
• 자동 고객 지원 : 복잡한 쿼리 처리, 정보 액세스 및 솔루션을 통해 사용자 안내.
• 개인화 된 학습 : 학생 지식 평가, 교수 스타일 조정 및 피드백 제공.

llamaindex를 사용하여 React Agent 구현 :

구현은 LLM을 데이터에 연결하는 프레임 워크 인 Llamaindex 및 DuckDuckgo 검색을 액션 도구로 사용합니다. Gemini는 LLM으로 사용됩니다.

(코드 구현 세부 사항은 원본과 유사하지만 명확성 및 흐름을 위해 잠재적으로 다시 표시 될 것입니다. 여기에는 설치 지침, Gemini LLM 정의, 검색 도구 생성 및 Llamaindex를 사용하여 React Agent 구축이 포함됩니다.)

결론:

React 에이전트는 AI에서 상당한 발전을 나타내며, 복잡한 문제 해결에 대한 구조적이고 적응 가능한 접근 방식을 제공합니다. Llamaindex는 구현을 단순화하여 환각을 최소화하는 강력하고 투명한 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

자주 묻는 질문 :

(FAQ 섹션은 원래와 유사하게 유지 될 것이며, 유동 및 명확성을 향상시키기 위해 작은 문구 변경이있을 수 있습니다.)

(이미지 캡션은 텍스트의 변경 사항을 반영하여 원본 이미지 URL을 유지하도록 조정됩니다.)

위 내용은 Llamaindex 및 Gemini를 사용한 React Agent의 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!