AI智能代理是一种高级的数字助理，它们不仅能响应命令，还能理解、分析并决定最佳执行命令的方式。无论是回答问题、执行计算还是获取最新新闻，AI智能代理旨在以最小的人为干预处理复杂任务。这些代理能够处理自然语言查询，识别关键细节，并利用其能力提供最准确和有帮助的响应。
为什么使用AI智能代理？
AI智能代理的兴起正在改变与技术的互动方式。它们可以自动化重复性任务，增强决策能力，并提供个性化体验，使它们在各个行业中变得不可或缺。无论是在金融、医疗保健还是电子商务领域，AI智能代理都能通过处理通常需要大量手动努力的任务来简化操作、改善客户服务并提供深入洞察。
LlamaIndex框架介绍
LlamaIndex是一个尖端框架，旨在简化使用大型语言模型（LLMs）构建AI智能代理的过程。它利用了像OpenAI模型这样的LLMs的力量，使开发者能够以最少的编码创建智能代理。有了LlamaIndex，可以插入自定义的Python函数，框架将自动将这些与LLM集成，使AI智能代理能够执行广泛的任务。
LlamaIndex的关键特性
LlamaIndex框架具有以下关键特性：
- 函数调用：LlamaIndex允许AI智能代理根据用户查询调用特定函数。这个特性对于创建能够处理多项任务的代理至关重要。
- 工具集成：框架支持集成各种工具，包括网络搜索、数据分析等，使代理能够执行复杂操作。
- 易用性：LlamaIndex旨在用户友好，使其对初学者和经验丰富的开发者都易于访问。
- 可定制性：LlamaIndex支持自定义函数和高级特性，如pydantic模型，为特殊应用提供所需的灵活性。
使用LlamaIndex实现AI智能代理的步骤
让看看如何使用LlamaIndex实现AI智能代理。这里将使用OpenAI的GPT-4o作为LLM模型，并使用Bing搜索进行网络查询。LlamaIndex已经集成了Bing搜索工具，可以通过以下命令安装。
!pip install llama-index-tools-bing-search
首先，需要创建一个Bing搜索API密钥，可以通过以下链接创建Bing资源获得。对于实验，Bing还提供免费层，每秒3个调用，每月1000个调用。
使用以下命令安装必要的Python库：
%%capture
!pip install llama_index llama-index-core llama-index-llms-openai
!pip install llama-index-tools-bing-search
接下来，将API密钥设置为环境变量，以便LlamaIndex在执行期间可以访问它们。
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-proj-"
os.environ['BING_API_KEY'] = ""
初始化LLM模型（本例中为OpenAI的GPT-4o），并运行一个简单的测试以确认其工作正常。
from llama_index.llms.openai import OpenAI
llm = OpenAI(model="gpt-4o")
llm.complete("1+1=")
创建两个AI智能代理将使用的函数。第一个函数执行简单的加法，第二个函数使用Bing搜索检索最新的股市新闻。
from llama_index.tools.bing_search import BingSearchToolSpec
def addition_tool(a:int, b:int) -> int:
"""返回输入的总和"""
return a + b
def web_search_tool(query:str) -> str:
"""一个网络查询工具，用于检索最新的股市新闻"""
bing_tool = BingSearchToolSpec(api_key=os.getenv('BING_API_KEY'))
response = bing_tool.bing_news_search(query=query)
return response
从用户定义的函数创建函数工具对象，允许用户轻松地将任何用户定义的函数转换为工具对象。
from llama_index.core.tools import FunctionTool
add_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=addition_tool)
search_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=web_search_tool)
query = "苹果当前的市场价格是多少"
response = llm.predict_and_call(
tools=[add_tool, search_tool],
user_msg=query, verbose = True
)
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.tools.bing_search import BingSearchToolSpec
from llama_index.core.tools import FunctionTool
llm = OpenAI(model="gpt-4o")
def addition_tool(a:int, b:int)->int:
"""返回输入的总和"""
return a + b
def web_search_tool(query:str) -> str:
"""一个网络查询工具，用于检索最新的股市新闻"""
bing_tool = BingSearchToolSpec(api_key=os.getenv('BING_API_KEY'))
response = bing_tool.bing_news_search(query=query)
return response
add_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=addition_tool)
search_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=web_search_tool)
query = "苹果当前的市场价格是多少"
response = llm.predict_and_call(
tools=[add_tool, search_tool],
user_msg=query, verbose = True
)
高级定制
- 代理可以接收多个独立函数，并根据用户的查询确定执行哪个函数。
- 有了函数调用，LLM将根据函数名称和描述决定完成任务的最佳函数。
- 函数名称和描述可以通过在创建工具对象时显式指定函数名称和描述参数来覆盖。
- LlamaIndex有内置的工具和技术，可以在几行代码中实现AI代理。
- 值得注意的是，只有在支持函数调用的LLM上才能实现函数调用代理。
- Q1. 什么是AI代理？
- A. AI代理是一种数字助理，它处理用户查询，确定最佳方法，并执行任务以提供准确的响应。
- Q2. 什么是LlamaIndex？
- A. LlamaIndex是一个流行的框架，允许使用像OpenAI模型这样的LLMs轻松实现AI代理。
- Q3. 为什么要在AI代理中使用函数调用？
- A. 函数调用使AI代理能够根据用户的查询选择最合适的函数，使过程更高效。
- Q4. 如何在AI代理中集成网络搜索？
- A. 可以通过使用像BingSearchToolSpec这样的工具来集成网络搜索，它根据查询检索实时数据。
- Q5.AI代理可以处理多项任务吗？
- A. 是的，AI代理可以评估多个函数，并根据用户的请求选择最佳执行的函数。