agent.memory.set([])# 清空前一次聊天记录# 短期记忆response=agent.chat('你是一名数学老师,擅长用通俗的语言解决各种数学问题,你的名字叫小数')print('---'*5)response=agent.chat('请问1000*2+234等于多少?')print('---'*5)response=agent.chat('你是谁?你能做什么?') Running step 5 fdec 7 a...
从以上输出可以看出,Agent把我的指令规划成了3个步骤(这个是不是最优的?),先分两步进行查询结果,然后再把两步得结果相加得到最终结果。 要注意:Agent有planning能力,但这个能力也有好有不好,规划得好,那么可能实现的效率就高。从以上输出来看,我们的Agent的规划步骤并不一定是最优的(其实我们可以一步查询出两个...
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 ...
本期视频演示了在ubuntu上微调最受欢迎的Llama3 8b SimPO大模型!并且使用Llama Index+chainlit打造了一个Todo manager的AI Agent。最后使用autogent studio实现零代码打造多智能体对话工作流!视频中使用Nvidia AI workbench实现傻瓜化本地配置Windows微调环境,整个过程非常简单,不需要熟悉Linux就能配置好微调环境。
Agent是大模型的重要应用方向,而ReACT是学术界提出的重要方法,本文介绍ReACT论文,然后通过llama_index ReActAgent来分析ReACT的执行过程。 ReACT 《REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》,由Shunyu Yao等人撰写,发表在2023年的ICLR会议上。论文探讨了如何在大型语言模型(LLMs)中结合推理(reasoning...
Agent是大模型的重要应用方向,而ReACT是学术界提出的重要方法,本文介绍ReACT论文,然后通过llama_index ReActAgent来分析ReACT的执行过程。 ReACT# 《REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》,由Shunyu Yao等人撰写,发表在2023年的ICLR会议上。论文探讨了如何在大型语言模型(LLMs)中结合推理(reasoning...
REAcT 代理代表了人工智能和智能工作流领域的一大进步。通过使用 LlamaIndex 实现 REAcT 代理,我们创建了一个强大的工具,能够在实时用户查询中进行推理、行动和思考。 参考: https://medium.com/@akash-modi/logical-reasoning-with-react-agent-from-scratch-in-python-part-2-b74ef462244b ...
看完报告,一个通俗点的理解是“RAG的尽头是Agent”,概要内容如下: 以下是报告的主要内容概要: LlamaIndex介绍:LlamaIndex是一个为LLM应用提供上下文增强的平台。 RAG的局限性: 传统的RAG模型在处理简单问题和小型文档集时表现良好,但在更复杂的问题上存在局限。
看完报告,一个通俗点的理解是“RAG的尽头是Agent”,概要内容如下: RAG的局限性:RAG最初是为简单问题和小型文档集设计的,它通常包括数据解析、索引检索和简单的问答。然而,它在处理更复杂的问题时存在局限性,例如总结整个年度报告、比较问题、结构化分析和语义搜索等。
response = top_agent.query("Tell me about the arts and culture in Boston") 1. 结果如下: === Calling Function === Calling function: tool_Boston with args: { "input": "arts and culture" } === Calling Function === Calling function: vector_tool with args: { ...