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AI Intelligenceの強(qiáng)化:LlamainDexを使用して反射性AIエージェントに深く飛び込む
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Llamaindexを使用した反射エージェントのガイド

Apr 17, 2025 am 10:41 AM

AI Intelligenceの強(qiáng)化:LlamainDexを使用して反射性AIエージェントに深く飛び込む

問題を解決するだけでなく、改善する獨(dú)自の思考プロセスを反映しているAIを想像してください。これは反射性AIエージェントの領(lǐng)域であり、この記事では、Llamaindexを使用してそれらを構(gòu)築する方法について説明します。リフレクションの基礎(chǔ)をカバーし、言語エージェントツリー検索(LAT)や內(nèi)省的エージェントなどの高度な手法を掘り下げ、実用的なコードの例を提供します。

學(xué)習(xí)目標(biāo):

  • LLMを強(qiáng)化する際の反射の概念と重要性を把握します。
  • 自己促進(jìn)を使用して基本的な反射剤を?qū)g裝します。
  • 言語エージェントツリー検索(LAT)とAIタスクのパフォーマンスの向上におけるその役割を理解します。
  • LlamainDexでLATSフレームワークを設(shè)定して使用して、実踐的なエクスペリエンスを獲得します。
  • 自己反省と外部ツールを通じて応答を繰り返し改善する內(nèi)省的なエージェントを構(gòu)築します。

反射的で內(nèi)省的なエージェントを理解する:

LLMSは、満足のいく応答を生成できない場合があります。反射エージェントは、「システム2」の思考プロセス - 自己評価と改良を組み込むことにより、これに対処します。 Llamaindexの內(nèi)省的エージェントモジュールはこれを?qū)g裝し、反復(fù)応答の改善を可能にします。

Llamaindexを使用した反射エージェントのガイド

基本的な反射エージェントの手順:

  1. 初期応答:エージェントは初期応答を生成します。
  2. 反射と修正:エージェントは、內(nèi)部または外部ツールを使用して、その応答を分析します。
  3. 改良サイクル:反射に基づいて、エージェントは応答を改良し、停止條件が満たされるまで手順2と3を繰り返します。

言語エージェントツリー検索(Lats):

LATSは、反射とモンテカルロツリー検索(MCTS)を組み合わせた強(qiáng)力なアルゴリズムです。複數(shù)のアクションパスを効率的に調(diào)査し、最適なパスを選択することにより、反応や反射などの方法を上回ります。

Llamaindexを使用した反射エージェントのガイド

llamaindexを使用したLatsの実裝:

このセクションでは、Cohere EmbeddingsとGemini API LLMを使用したLatsの実裝を示します。 (注:APIキーが必要であり、BrevityのためにAPIキーが必要であり、コードスニペットは省略されていますが、元の応答は詳細(xì)なウォークスルーを提供します)。

內(nèi)省的エージェント:自己反省と外部ツール:

このセクションでは、內(nèi)省的なエージェントの構(gòu)築について、最初にLLMを使用した自己反?。ê啙崵摔工毪郡幛衰畅`ドスニペットが省略され、詳細(xì)については元の応答を參照)を參照し、次に外部API(毒性分析のためのPerspective APIなど)を使用してツールリフレクションを使用します。繰り返しますが、詳細(xì)なコードは元の応答に存在します。

結(jié)論:

反射剤はAI機(jī)能を大幅に向上させます。 LlamainDexは、LATや內(nèi)省的エージェントなどのツールを提供して、より堅(jiān)牢で信頼性が高く、洞察に満ちたAIシステムを構(gòu)築します。外部ツールを統(tǒng)合する機(jī)能は、これらのエージェントの可能性をさらに拡大します。

よくある質(zhì)問:

  • Q1:反射エージェントの主な利點(diǎn)は何ですか?反復(fù)的な改良による応答の品質(zhì)と精度が向上しました。
  • Q2:自己宣伝や外部ツールは反射がどのように異なりますか?自己宣伝は內(nèi)部分析に依存していますが、外部ツールはより情報(bào)に基づいた改良のために追加のデータを提供します。
  • Q3:リフレクションエージェントを?qū)g裝することの課題は何ですか?計(jì)算コスト、ツールの精度、停止條件の定義、ワークフローの統(tǒng)合。
  • Q4:Latsはどのように反射エージェントのパフォーマンスを改善しますか? LATSはMCTを使用して複數(shù)のアクションパスを探索し、より良い意思決定につながります。
  • Q5:リフレクションエージェント用の他のフレームワークはありますか?はい、LangchainはLanggraphを介して反射剤を提供しますが、Llamaindexはより合理化された、すぐに使用できるソリューションを提供します。

(注:畫像は、要求に従って元の形式と位置で保持されます。完全なコードの例と詳細(xì)な説明は、元の入力で利用できます。)

以上がLlamaindexを使用した反射エージェントのガイドの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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