AI大模型从入门到实战-Agent代码初体验

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“AI大模型从入门到实战-Agent代码初体验”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

AI大模型从入门到实战-Agent代码初体验：

LangChain Agent记忆功能

LangChain框架是目前构建AI Agent的热门选择之一。它支持多种编程语言，但最常用的是Python和JavaScript。我们将以Python为例，讲解如何构建一个简单的Agent。

1. 导入模块

首先，我们需要导入必要的模块。这些模块包括LangChain的核心类、工具包以及API密钥等。

python
from langchain import OpenAI, Agent, tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.tools import Tool

2. 定义LLM

接下来，我们需要定义一个LLM（大语言模型），这是Agent的“大脑”。我们可以选择OpenAI的GPT-3.5 Turbo模型，并设置温度参数来控制生成文本的创造性和准确性。

python
llm = OpenAI(temperature=0, model_name=”gpt-3.5-turbo”)

3. 选择Agent类型

LangChain提供了多种Agent类型，我们可以根据需求选择合适的类型。例如，零样本选择描述（Zero-shot）适用于不需要记忆的任务。

python
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=”zero-shot-react-description”, verbose=True)

4. 执行任务

最后，我们可以通过`agent.run()`方法来执行任务。例如，我们可以让Agent回答“现任中国主席是谁？他的年龄的平方是多少？”。

python
response = agent.run(“现任中国主席是谁？他的年龄的平方是多少？”)
print(response)

工具的使用

在构建Agent时，工具的使用至关重要。LangChain提供了多种预制工具，如谷歌搜索和数学计算工具。我们还可以自定义工具以满足特定需求。

1. 预制工具

预制工具可以直接使用，例如谷歌搜索工具：

python
search_tool = Tool(name=”Google Search”, func=search_google, description=”Search Google for information”)

2. 自定义工具

我们还可以自定义工具，例如图像生成工具。以下是一个使用DALL-E生成图像的示例：

python
def generate_image(prompt):
调用DALL-E API生成图像
pass

image_tool = Tool(name=”Image Generation”, func=generate_image, description=”Generate images using DALL-E”)

记忆功能的添加

为了让Agent能够记住之前的对话内容，我们可以为其添加记忆功能。LangChain提供了多种记忆类型，如对话历史记录（Conversation Buffer Memory）。

1. 添加记忆功能

我们可以通过以下代码为Agent添加记忆功能：

python
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

memory = ConversationBufferMemory()
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=”zero-shot-react-description”, memory=memory, verbose=True)

2. 测试记忆功能

我们可以通过多次对话来测试Agent的记忆功能。例如：

python
response1 = agent.run(“我叫什么名字？”)
response2 = agent.run(“刚刚我们都聊了什么？”)
print(response2)

温度与Agent：大模型应用探索

在定义LLM时，温度参数是一个重要的调节器。温度值越高，生成的文本越具有创造性；温度值越低，生成的文本越准确。我们可以根据任务需求调整温度值。

python
llm_creative = OpenAI(temperature=2, model_name=”gpt-3.5-turbo”)
llm_accurate = OpenAI(temperature=0, model_name=”gpt-3.5-turbo”)

Agent的局限性

尽管Agent功能强大，但它仍存在一些局限性，如幻觉问题。为了构建更可靠的Agent，我们需要进一步优化工具、记忆机制和规划策略。

1. 解决幻觉问题

幻觉问题是指Agent生成的内容与事实不符。我们可以通过以下方法减少幻觉问题：

– 使用更准确的工具
– 增加记忆功能
– 优化规划策略

2. 自定义工具和记忆机制

为了满足特定应用场景的需求，我们可以自定义工具和记忆机制。例如，我们可以为Agent添加一个专门用于处理JSON数据的工具。

python
def process_json(json_data):
处理JSON数据
pass

json_tool = Tool(name=”JSON Processing”, func=process_json, description=”Process JSON data”)

我们学习了如何使用LangChain框架构建一个简单的AI Agent，并为其添加工具和记忆功能。尽管Agent功能强大，但仍需进一步优化以解决幻觉问题。希望这些内容能帮助你更好地理解和应用AI Agent技术。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“AI大模型从入门到实战-Agent代码初体验”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！