注意:该实验只是一个例子,演示了数据库查询引擎和Agent工具函数结合使用。这种组合实际上还可以实现更多的场景的功能。 实现代码 fromllama_index.core.agentimportReActAgentfromllama_index.llms.openaiimportOpenAIfromllama_index.core.toolsimportFunctionToolfromllama_index.coreimportSimpleDirectoryReader,VectorStoreIndex...
4.初始化ReAct Agent,也就是ReActAgent对象:初始化ReActAgent对象,该对象封装了一个Agent引擎 代码样例如下: fromllama_index.core.toolsimportFunctionToolfromllama_index.llms.openaiimportOpenAIfromllama_index.core.agentimportReActAgent# define sample Tooldefmultiply(a:int,b:int)->int:"""Multiple t...
使用预定义代理:第二种方法是使用代理,代理是AgentRunner的子类,它在底层捆绑了OpenAIAgentWorker。因此不需要自己定义AgentRunner或AgentWorkers,因为它们是在后端实现的。 Python 1 from llama_index.agent.openai import OpenAIAgent 2 3 # Initialize OpenAIAgent 4 agent = OpenAIAgent.from_tools(tools, llm=llm,...
6 agent1 = AgentRunner(openai_step_engine) 使用预定义代理:第二种方法是使用代理,代理是AgentRunner的子类,它在底层捆绑了OpenAIAgentWorker。因此不需要自己定义AgentRunner或AgentWorkers,因为它们是在后端实现的。 Python 复制 1 from llama_index.agent.openai import OpenAIAgent 2 3 # Initialize OpenAIAgent ...
在本课程中,您将学到什么:加入我们全新的短期课程,跟随Jerry Liu,LlamaIndex的联合创始人兼CEO,学习如何开始使用agentic RAG框架,该框架旨在构建擅长使用工具、推理和决策的研究代理,以处理您的数据。在本课程中:构建最简单的agentic RAG形式——路由器。给定一个查
Agentic实现的基本思路分享基于LLamaindex轻松实现RAG多知识库智能问答科技 计算机技术 智能 人工智能 Text2SQL 自然语言生成SQL LLamaindex Agentic RAG 知识库 LLM 大模型应用但问智能 发消息 大模型落地企业应用|性能测试|测试开发|测试架构师|自动化接下来播放 自动连播 【喂饭教程】搭建企业级知识库问答系统,本...
LlamaIndex 是一个专注于数据摄取、结构化和利用私有或领域特定数据进行高级问答和文档理解的数据框架。它...
实战演示中，首先从安装和导入必要的库开始，如步骤I和II。接着，通过Text-to-SQL查询引擎/工具（步骤III），我们利用LlamaIndex构建ReAct Agent管道，其中关键组件如AgentInputComponent和AgentFnComponent，它们要求输入包括taskstate和特定格式。输出需遵循统一标准，便于后续处理。在步骤V，定义代理输出解析器...
【AI大模型项目实战】2024最新版Agent+RAG项目实战,手把手教你打造AI数字人,原理讲解+代码解析,通俗易懂,学完及就业!! 636 -- 1:12:45 App 基于Workflow的高级Text_to_SQL系统实战(一) 2136 -- 50:45 App 自研多模态RAG系统实践分享+基于VLLM+LLMs+RAG+Agent等组合技术+精确获取答案 6241 136 1:53:23...
一、LlamaIndex是什么 LlamaIndex 是一个数据框架,用于基于大型语言模型(LLM)的应用程序来摄取、构建和访问私有或特定领域的数据。 LlamaIndex由以下几个主要能力模块组成: 数据连接器(Data connectors):按照原生的来源和格式摄取你的私有数据,这些来源可能包括API、PDF、SQL等等(更多)。