這篇博客文章展示了使用Langchain和Llama 3.3（一種強(qiáng)大的大型語(yǔ)言模型）構(gòu)建用于Web搜索的AI代理。代理利用Arxiv和Wikipedia等外部知識(shí)庫(kù)提供全面的答案。

關(guān)鍵學(xué)習(xí)成果

本教程將教您：

• 如何使用Langchain和Llama 3.3創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)搜索AI代理。
• 將外部數(shù)據(jù)源（例如Arxiv和Wikipedia）集成到您的代理中。
• 設(shè)置開(kāi)發(fā)環(huán)境和所需工具。
• 實(shí)施模塊化和錯(cuò)誤處理以進(jìn)行魯棒的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。
• 利用簡(jiǎn)化為您的AI代理創(chuàng)建用戶(hù)友好的接口。

本文是數(shù)據(jù)科學(xué)博客馬拉松的一部分。

目錄

• 了解美洲駝3.3
• 介紹蘭班
• 網(wǎng)絡(luò)搜索代理的核心組件
• 工作流程圖
• 環(huán)境設(shè)置和配置
• 結(jié)論
• 常見(jiàn)問(wèn)題

了解美洲駝3.3

Llama 3.3是META的700億參數(shù)指令調(diào)整的LLM，在基于文本的任務(wù)方面表現(xiàn)出色。它比以前的版本（Llama 3.1 70B和Llama 3.2 90b）和成本效益的改進(jìn)使其成為令人信服的選擇。它甚至在某些領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)更大的模型。

Llama 3.3特征：

• 說(shuō)明調(diào)整：以下確切指令。
• 多語(yǔ)言支持：處理多種語(yǔ)言，包括英語(yǔ)，西班牙語(yǔ)，法語(yǔ)，德語(yǔ)，印地語(yǔ)，葡萄牙語(yǔ)，意大利語(yǔ)和泰語(yǔ)。
• 成本效益：負(fù)擔(dān)得起的高性能。
• 可訪(fǎng)問(wèn)性：可在包括CPU在內(nèi)的各種硬件配置上部署。

介紹蘭班

Langchain是用于開(kāi)發(fā)LLM驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序的開(kāi)源框架。它簡(jiǎn)化了LLM集成，從而允許創(chuàng)建復(fù)雜的AI解決方案。

Langchain關(guān)鍵特征：

• 可鏈組件：通過(guò)鏈接組件來(lái)構(gòu)建復(fù)雜的工作流程。
• 工具集成：輕松整合工具和API。
• 內(nèi)存管理：維護(hù)對(duì)話(huà)環(huán)境。
• 可擴(kuò)展性：支持自定義組件和集成。

網(wǎng)絡(luò)搜索代理的核心組件

我們的代理使用：

• LLM（Llama 3.3）：核心處理單元。
• 搜索工具：訪(fǎng)問(wèn)Web搜索引擎（使用API??）。
• 提示模板： LLM的結(jié)構(gòu)輸入。
• 代理執(zhí)行人：協(xié)調(diào)LLM和工具交互。

工作流程圖

該圖說(shuō)明了用戶(hù)，LLM和數(shù)據(jù)源（Arxiv，Wikipedia）之間的相互作用。它顯示了如何處理用戶(hù)查詢(xún)，檢索信息并生成響應(yīng)。錯(cuò)誤處理也已合并。

環(huán)境設(shè)置和配置

本節(jié)詳細(xì)介紹設(shè)置開(kāi)發(fā)環(huán)境，安裝依賴(lài)項(xiàng)和配置API密鑰。它包括用于創(chuàng)建虛擬環(huán)境，安裝軟件包以及為安全API密鑰管理設(shè)置.env文件的代碼片段。代碼示例演示了導(dǎo)入必要的庫(kù)，加載環(huán)境變量以及配置Arxiv和Wikipedia工具。還涵蓋了簡(jiǎn)化的應(yīng)用程序設(shè)置，包括處理用戶(hù)輸入和顯示聊天消息。最后，代碼顯示了如何初始化LLM，工具和搜索代理，以及如何生成和顯示助手的響應(yīng)，包括錯(cuò)誤處理。還提供了示例輸出。

結(jié)論

該項(xiàng)目展示了使用Langchain將LLAMA 3.3與外部知識(shí)源相結(jié)合的功能。模塊化設(shè)計(jì)允許輕松擴(kuò)展和適應(yīng)各個(gè)域。簡(jiǎn)化簡(jiǎn)化了交互式用戶(hù)界面的創(chuàng)建。

關(guān)鍵要點(diǎn)：

• 結(jié)合LLM和外部知識(shí)來(lái)源會(huì)創(chuàng)造強(qiáng)大的AI代理。
• 簡(jiǎn)化簡(jiǎn)化了交互式Web應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。
• 環(huán)境變量增強(qiáng)了安全性。
• 錯(cuò)誤處理可提高應(yīng)用程序可靠性。
• 模塊化設(shè)計(jì)可輕松擴(kuò)展。

常見(jiàn)問(wèn)題

• Q1。什么是駱駝3.3？一個(gè)強(qiáng)大的LLM用于推理和自然語(yǔ)言生成能力。
• Q2。為什么要Arxiv和Wikipedia？獲取研究論文和常識(shí)。
• Q3。簡(jiǎn)化如何幫助？提供易于使用的聊天界面。
• Q4。應(yīng)用程序是否僅限于這些來(lái)源？不，這很容易擴(kuò)展。
• Q5。錯(cuò)誤如何處理？使用try-except塊進(jìn)行優(yōu)雅的錯(cuò)誤處理。

（注意：圖像不包含在此響應(yīng)中，因?yàn)樗鼈儾灰赃m合直接包含的格式提供。圖像URL仍然是占位符。）

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