Pelaksanaan Ejen React Menggunakan Llamaindex dan Gemini

Kemajuan terkini dalam AI, terutamanya dalam model bahasa besar (LLMS), model penyebaran, dan AI multimodal, telah mendorong minat yang signifikan dalam aliran kerja agentik. Ramalan aliran kerja agentik Andrew Ng yang memacu kemajuan AI yang besar telah terbukti prasangka, dengan perkembangan pesat dalam ejen autonomi dan seni bina multi-agen. Artikel ini menyelidiki pelaksanaan ejen React, pendekatan yang kuat dalam aliran kerja yang agensi. Kami akan meneroka reaksi yang mendorong, manfaatnya, dan pelaksanaan menggunakan Llamaindex dan Gemini LLM.

Objektif Pembelajaran:

• Genggam reaksi yang mendorong dan peranannya dalam mewujudkan lebih banyak agen AI yang berkebolehan untuk tugas -tugas yang kompleks.
• Memahami struktur prompt reaksi.
• Melaksanakan ejen React dalam rangka Llamaindex, memanfaatkan mekanisme maklum balasnya.
• Terokai keupayaan ejen React untuk menguraikan tugas, menggunakan alat, dan memberikan alasan yang telus.

Jadual Kandungan:

• Objektif pembelajaran
• Apakah reaksi yang mendorong?
• Contoh Prompt React
• Faedah reaksi yang mendorong pembangunan ejen
• Aplikasi utama dan penggunaan kes ejen reaksi
• Melaksanakan ejen React dengan llamaindex
• Membuat Alat Tindakan untuk Ejen React
• Membina ejen bertindak balas menggunakan llamaindex
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apakah reaksi yang mendorong?

React (pemikiran, bertindak, dan berfikir) adalah teknik yang mendorong LLM untuk memecahkan tugas -tugas yang kompleks ke dalam kitaran pemikiran, tindakan, dan pemerhatian. Proses tiga langkah ini melibatkan:

1. Fikirkan: Ejen menganalisis pertanyaan dan merancang pendekatannya.
2. ACT: Ejen melakukan tindakan menggunakan alat yang ada (misalnya, carian Google, akses fail).
3. Perhatikan: Ejen menganalisis hasil tindakan dan memutuskan sama ada untuk meneruskan atau memberikan jawapan akhir.

Gelung ini berterusan sehingga hasil yang memuaskan atau had lelaran maksimum dicapai.

Contoh Prompt React:

Prompt react tipikal mengikuti struktur ini:

 <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>

Contoh dunia nyata (dihasilkan menggunakan Crewai) menunjukkan bagaimana ejen React dapat menjawab pertanyaan mengenai siri kriket baru-baru ini:

Pertanyaan Pengguna: "Siapa lelaki siri ini dalam siri ujian India vs England baru -baru ini, dan apakah persembahan utama mereka?"

Output: (output yang serupa dengan contoh asal akan diikuti di sini, mengekalkan struktur dan butiran utama.)

Manfaat React yang mendorong pembangunan ejen:

Tidak seperti mendorong tradisional, React menangani kekurangan penalaran LLMS. Walaupun kaedah seperti rantai pemikiran dan pokok pemikiran telah menunjukkan janji, React menawarkan pendekatan yang lebih berkesan untuk mewujudkan rancangan penyelidikan logik. Sifat berulangnya membolehkan pengendalian ketidakpastian dan menyesuaikan diri dengan maklumat baru, meniru penyelesaian masalah manusia. Pendekatan yang berasaskan ini mengurangkan risiko halusinasi.

Aplikasi Utama dan Penggunaan Kes Agen React:

Ejen React Cari aplikasi di pelbagai domain:

• Analisis sukan masa nyata: Menganalisis data perlawanan langsung, statistik pemain, dan meramalkan hasil.
• Sokongan Pelanggan Automatik: Mengendalikan pertanyaan kompleks, mengakses maklumat, dan membimbing pengguna melalui penyelesaian.
• Pembelajaran Peribadi: Menilai pengetahuan pelajar, menyesuaikan gaya pengajaran, dan memberi maklum balas.

Melaksanakan Ejen React dengan Llamaindex:

Pelaksanaan ini menggunakan Llamaindex, rangka kerja yang menghubungkan LLM ke data, dan DuckDuckGo Search sebagai alat tindakan. Gemini digunakan sebagai LLM.

(Butiran pelaksanaan kod akan diikuti di sini, sama dengan yang asal tetapi berpotensi diganti semula untuk kejelasan dan aliran. Ini termasuk arahan pemasangan, mendefinisikan Gemini LLM, mewujudkan alat carian, dan membina ejen React menggunakan llamaindex.)

Kesimpulan:

Ejen React mewakili kemajuan yang ketara dalam AI, yang menawarkan pendekatan berstruktur dan boleh disesuaikan dengan penyelesaian masalah yang kompleks. Llamaindex memudahkan pelaksanaan mereka, membolehkan penciptaan sistem AI yang kuat dan telus yang meminimumkan halusinasi.

Soalan Lazim:

(Seksyen Soalan Lazim akan tetap sama dengan yang asal, berpotensi dengan perubahan kata -kata kecil untuk aliran dan kejelasan yang lebih baik.)

(Tajuk imej akan diselaraskan untuk mencerminkan perubahan yang dibuat dalam teks, mengekalkan URL imej asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Pelaksanaan Ejen React Menggunakan Llamaindex dan Gemini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!