このブログ投稿では、強(qiáng)力な大規(guī)模な言語(yǔ)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(gòu)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(shí)ベースを活用して、包括的な回答を提供します。

主要な學(xué)習(xí)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(tǒng)合します。
• 開(kāi)発環(huán)境と必要なツールのセットアップ。
• 堅(jiān)牢なアプリケーション開(kāi)発のためのモジュール性とエラー処理の実裝。
• 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。

目次

• 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(huán)境のセットアップと構(gòu)成
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問(wèn)

Llama 3.3の理解

Metaの70億パラメーター命令監(jiān)督LLMであるLlama 3.3は、テキストベースのタスクに優(yōu)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(fèi)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(jī)能：

• 命令の調(diào)整：正確な命令以下。
• 多言語(yǔ)サポート：英語(yǔ)、スペイン語(yǔ)、フランス語(yǔ)、ドイツ語(yǔ)、ヒンディー語(yǔ)、ポルトガル語(yǔ)、イタリア語(yǔ)、タイなどの複數(shù)の言語(yǔ)を処理します。
• 費(fèi)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(gòu)成に展開(kāi)できます。

Langchainの紹介

Langchainは、LLM駆動(dòng)のアプリケーションを開(kāi)発するためのオープンソースフレームワークです。 LLM統(tǒng)合を簡(jiǎn)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(jī)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(gòu)築します。
• ツール統(tǒng)合：ツールとAPIを簡(jiǎn)単に統(tǒng)合します。
• メモリ管理：會(huì)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(tǒng)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(gòu)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(diào)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(bào)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。

環(huán)境のセットアップと構(gòu)成

このセクションでは、開(kāi)発環(huán)境のセットアップ、依存関係のインストール、APIキーの構(gòu)成を詳しく説明します。仮想環(huán)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(huán)境変數(shù)の読み込み、ArxivおよびWikipediaツールの構(gòu)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(jié)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(shí)ソースと組み合わせる力を示しています。モジュラー設(shè)計(jì)により、さまざまなドメインを簡(jiǎn)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(jiǎn)素化します。

重要なテイクアウト：

• LLMと外部の知識(shí)ソースを組み合わせると、強(qiáng)力なAIエージェントが作成されます。
• Riremlitは、インタラクティブなWebアプリ開(kāi)発を簡(jiǎn)素化します。
• 環(huán)境変數(shù)はセキュリティを強(qiáng)化します。
• エラー処理により、アプリケーションの信頼性が向上します。
• モジュラー設(shè)計(jì)により、簡(jiǎn)単に拡張できます。

よくある質(zhì)問(wèn)

• Q1。ラマ3.3とは何ですか？その推論と自然言語(yǔ)生成能力に使用される強(qiáng)力なLLM。
• Q2。なぜarxivとウィキペディア？研究論文と一般的な知識(shí)へのアクセス。
• Q3。 Riremlitはどのように役立ちますか？使いやすいチャットインターフェイスを提供します。
• Q4。アプリはこれらのソースに限定されていますか？いいえ、簡(jiǎn)単に拡張できます。
• Q5。エラーはどのように処理されますか？優(yōu)雅なエラー処理のためにTry-Exceptブロックを使用します。

（注：直接包含に適した形式で提供されていないため、畫(huà)像はこの応答に含まれていません。畫(huà)像URLはプレースホルダーとして殘ります。）

以上がWeb検索エージェントの構(gòu)築の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。