如何使用Llama索引和Monsterapi建立AI代理

AI特工：由Llamaindex和Monsterapi提供支持的AI的未来

AI代理有望彻底改变我们与技术的互动方式。这些自主系统模仿人类行为，执行需要推理，决策和实时互动的任务 - 超出传统LLM的功能。本文深入研究了AI代理的世界，展示了如何使用Llamaindex和Monsterapi来建造它们。 LlamainDex为代理开发提供了一个强大的框架，而Monsterapi则提供了方便地访问强大的LLMS。

学习目标：

• 掌握AI代理的架构和功能及其在现实世界中的应用。
• 在功能和应用方面，了解LLMS和AI代理之间的关键区别。
• 了解AI代理的核心组成部分以及它们如何相互作用。
• 探索各个行业中各种AI代理用例。

（本文是数据科学博客马拉松的一部分。）

目录：

• 什么是AI代理？
• 了解AI代理组件
• AI代理用例
• 使用LlamainDex和Monsterapi建立代理抹布系统
• 常见问题

什么是AI代理？

AI代理是旨在模仿人类行为的自定向系统。它们在环境中使用LLM，工具和内存来完成复杂的任务。与主要是处理和生成文本的LLM不同，AI代理人从事感知，行动和决策。

AI代理的关键特征包括：

• 类似人类的思维：代理使用工具（搜索引擎，数据库，计算器等）来实现特定结果。
• 类似人类的行动：代理计划行动并从战略上利用工具来实现目标。
• 类似人类的观察：代理人利用计划框架根据输入和存储的记忆做出反应，适应和采取适当的措施。

这是LLM和AI代理的比较：

特征	LLMS	人工智能代理
核心能力	文本处理和发电	感知，行动，决策
相互作用	基于文本	现实世界或模拟环境
申请	聊天机器人，内容生成，翻译	虚拟助手，自动化，机器人技术
限制	有限的实时互动，不准确的潜力	资源密集型，复杂的发展

了解AI代理组件

AI代理由互连组成：

• 推理循环：核心决策引擎，计划行动和提炼产出。
• 内存层：存储过去的动作和信息，实现有效的任务完成（短期和长期内存）。
• 模型：综合并产生人为理解的结果的LLM。
• 工具：执行特定任务的外部功能（API，数据库，计算器）。

这些组件动态相互作用。推理循环使用模型输出来指导决策，而工具执行这些决策。这个闭环系统可以实现无缝的信息处理，决策和行动。

Llamaindex在代理开发中的作用

LlamainDEX通过提供高级工具和类来简化代理开发。它的推理环机制（功能称呼剂，反应剂）与LLM，矢量存储和其他组件无缝集成。典型的Llamaindex代理设置看起来像这样：

来自llama_index.agent.openai进口openaiagent
来自llama_index.llms.openai进口Openai

＃导入和定义工具
＃定义与代理交互的功能和工具


＃初始化LLM
llm = OpenAi（型号=“ GPT-3.5-Turbo-0613”）

＃初始化Openai代理商
agent = openaiagent.from_tools（工具，llm = llm，冗长= true）

AI代理用例

AI代理在不同领域找到申请：

• 代理抹布：上下文感知系统利用业务数据来增强查询响应。
• SQL代理：将自然语言转换为数据库交互的SQL查询。
• 工作流助理：与日历，天气API和其他工具集成在一起。
• 代码助理：协助代码审查，写作和改进。
• 内容策划：建议并总结文章和博客文章。
• 自动交易：分析市场数据并执行交易。
• 威胁检测：监控网络流量并响应网络威胁。

使用LlamainDex和Monsterapi建立代理抹布系统

本节展示了使用LlamainDex和Monsterapi建立检索型发电的代理。 Monsterapi简化了LLM部署和管理，从而为诸如Meta的Llama-3-8B-Instruct等模型提供了具有成本效益的访问权限。

步骤1：设置

安装必要的库并获取Monsterapi密钥。

 ＃安装必要的库（用实际命令替换）
＃...

导入操作系统
来自llama_index.llms.monsterapi导入monsterllm
来自llama_index.core.embeddings导入resolve_embed_model
来自llama_index.core.node_parser import stonencesplitter
来自llama_index.core导入vectorstoreindex，simpledirectoryReader
进口Fitz＃pymupdf

＃设置免费的Monsterapi密钥以访问模型 
os.environ [“ monster_api_key”] =“ your_api_key”

步骤2：Monsterapi模型设置

通过Monsterapi初始化Llama-3-8B-Instruct模型。

型号=“元式/元lalama-3-8b构造”
llm = monsterllm（模型=模型，温度= 0.75）
结果= llm.complete（“ AI和ML有什么区别？”）＃测试模型

步骤3：数据加载和矢量存储

加载文档，创建矢量存储索引，然后设置查询引擎。

 ＃...（使用SimpleDirectoryReader，SendencesPlitter和Embedding Model进行文档加载和处理）...

index = vectorstoreindex.from_documents（文档，变换= [splitter]，embed_model = embed_model）
query_engine = index.as_query_engine（llm = llm）
响应= query_engine.query（“什么是检索效果的一代？”） 

该破布代理通过LlamainDex的Vector Store和Monsterapi的LLM利用自定义数据。

结论

AI代理代表了AI的重大进步，可以实现自主任务完成和类似人类的相互作用。 Llamaindex和Monsterapi为建造精致代理提供了强大的工具。随着这些技术的成熟，创建越来越智能和自主应用的潜力只会增长。

关键要点：

• 了解AI代理的功能和架构。
• 了解LLMS和AI代理之间的差异。
• 探索了AI代理的核心组件。

常见问题

• 问题1：LlamainDEX是否支持代理商开发？ A1：是的，LlamainDex提供了用于创建AI代理的内置工具。
• Q2：LlamainDex的LLM代理是什么？ A2：使用LLM和工具实现用户目标的半自主系统。
• Q3：LLMS和AI代理之间的主要区别是什么？ A3：LLMS主要处理文本，而AI代理与环境和使用工具进行交互。

（注意：假定所使用的图像已适当许可在此上下文中使用。）

以上是如何使用Llama索引和Monsterapi建立AI代理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！