Meningkatkan Perisikan AI: menyelam mendalam ke dalam agen AI yang mencerminkan dengan Llamaindex

Bayangkan AI yang bukan sahaja menyelesaikan masalah tetapi juga mencerminkan proses pemikirannya sendiri untuk memperbaiki diri. Ini adalah bidang agen AI yang mencerminkan, dan artikel ini meneroka cara membina mereka menggunakan Llamaindex. Kami akan merangkumi asas -asas refleksi, menyelidiki teknik -teknik canggih seperti carian pokok ejen bahasa (LATS) dan agen introspektif, dan memberikan contoh kod praktikal.

Objektif Pembelajaran:

• Memahami konsep dan kepentingan refleksi dalam meningkatkan LLM.
• Melaksanakan ejen refleksi asas menggunakan prompting diri.
• Memahami carian pokok ejen bahasa (LATS) dan peranannya dalam meningkatkan prestasi tugas AI.
• Dapatkan pengalaman tangan yang ditubuhkan dan menggunakan rangka kerja LATS dengan llamaindex.
• Bina agen introspektif yang secara beransur-ansur memperbaiki tindak balas melalui refleksi diri dan alat luaran.

Memahami ejen reflektif dan introspektif:

LLMS kadang -kadang gagal menjana tindak balas yang memuaskan. Ejen reflektif menangani ini dengan menggabungkan proses pemikiran "sistem 2"-penilaian diri dan penghalusan. Modul ejen introspektif Llamaindex melaksanakan ini, membolehkan peningkatan tindak balas berulang.

Langkah Ejen Reflektif Asas:

1. Tanggapan awal: Ejen menghasilkan tindak balas awal.
2. Refleksi dan Pembetulan: Ejen menganalisis tindak balasnya, sama ada secara dalaman atau menggunakan alat luaran.
3. Kitaran penghalusan: Berdasarkan refleksi, ejen menapis tindak balas, mengulangi langkah 2 dan 3 sehingga keadaan berhenti dipenuhi.

Carian Pokok Ejen Bahasa (LATS):

Lats adalah algoritma yang kuat yang menggabungkan refleksi dan carian pokok Monte-Carlo (MCTS). Ia melampaui kaedah seperti React dan Reflexion dengan secara efisien meneroka pelbagai laluan tindakan dan memilih yang optimum.

Pelaksanaan Lats dengan Llamaindex:

Bahagian ini menunjukkan pelaksanaan LATS menggunakan embeddings cohere dan Gemini API LLM. (Nota: Kekunci API diperlukan dan coretan kod ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi tindak balas asal memberikan langkah terperinci).

Ejen introspektif: refleksi diri dan alat luaran:

Bahagian bahagian ini membina ejen introspektif, pertama dengan refleksi diri menggunakan LLM (coretan kod yang ditinggalkan untuk keringkasan, merujuk kepada respons asal untuk butiran), dan kemudian dengan refleksi alat menggunakan API luaran (seperti API perspektif untuk analisis ketoksikan). Sekali lagi, kod terperinci hadir dalam respons asal.

Kesimpulan:

Ejen reflektif dengan ketara meningkatkan keupayaan AI. Llamaindex menyediakan alat seperti LATS dan ejen introspektif untuk membina sistem AI yang lebih mantap, boleh dipercayai, dan berwawasan. Keupayaan untuk mengintegrasikan alat luaran terus memperluaskan potensi ejen -ejen ini.

Soalan Lazim:

• S1: Apakah manfaat utama agen refleksi? Kualiti tindak balas dan ketepatan yang lebih baik melalui penghalusan berulang.
• S2: Bagaimanakah alat-alat prompting dan luaran berbeza dalam refleksi? Prompting sendiri bergantung pada analisis dalaman, sementara alat luaran menyediakan data tambahan untuk penambahbaikan yang lebih tepat.
• S3: Apakah cabaran melaksanakan ejen refleksi? Kos pengiraan, ketepatan alat, menentukan keadaan berhenti, dan integrasi aliran kerja.
• S4: Bagaimanakah lats meningkatkan prestasi ejen refleksi? LATS menggunakan MCT untuk meneroka pelbagai laluan tindakan, yang membawa kepada pengambilan keputusan yang lebih baik.
• S5: Adakah terdapat rangka kerja lain untuk ejen refleksi? Ya, Langchain menawarkan ejen refleksi melalui Langgraph, tetapi Llamaindex menyediakan penyelesaian yang lebih diperkemas, keluar-of-the-box.

(Nota: Imej dikekalkan dalam format dan kedudukan asalnya seperti yang diminta. Contoh kod lengkap dan penjelasan terperinci boleh didapati dalam input asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Panduan kepada Ejen Refleksi Menggunakan Llamaindex. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!