AI大模型从入门到实战-ReAct RAG Agent

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-ReAct RAG Agent”，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-ReAct RAG Agent：

在 AI 技术的奇妙世界里，今天小智要带大家一起玩转 Lab Index，构建一个超厉害的 React Agent！别担心，跟着我的脚步，一步步来，你会发现这其实超有趣的！

一、框架选择秘籍
在开始动手之前，咱们先来聊聊框架。之前大家常用的是 long cha 框架，它的官网清晰易懂，集成功能超丰富，就像一个万能工具包，在产品开发领域很受欢迎，就如同 Java 生态在传统开发中的重要地位。不过呢，它也有小缺点，有些东西太抽象，不太好量化，我们很难实时干预。

这时，Lab Index 框架闪亮登场！现在不少企业都在用它哦。小智觉得吧，在效果上它和 long cha 不相上下。如果要做小型产品，还想对数据进行精细调控，Lab Index 绝对是个很棒的选择。它的官网虽然一开始可能让人有点迷糊，示例有时像断了线的珠子，耦合性不太好，但只要深入学习，就会发现它和 long cha 的内核相似，只是语法和格式变了变，学起来轻松无压力，而且它在 agent 处理方面更专注哦！

二、实战操作步骤
1. 数据准备大作战：我们需要两份 PDF 文件，它们可是同一类型电商公司的财报数据，分别来自一季度和二季度哦。这就像是我们的宝藏地图，要靠它们找到关键信息。
2. 文档读取变形记：用神奇的工具把 PDF 文件读取出来，转化成我们能看懂的文字形式，就像把神秘的符文翻译成通俗语言，存储为 `A-docs`。这一步很关键，是后续操作的基石哦！
3. 向量索引创建术：把文字内容向量化，想象给每个文字都贴上独特的标签，然后存入向量数据库。接着从文档中创建索引，这就好比给一本书精心制作目录，方便快速查找信息，创建好的索引可以保存在本地，也可以放在其他相关数据库中，你可以根据自己的喜好和需求来决定，是不是很自由呢？
4. 查询引擎搭建秀：把本地的数据读取出来后，我们要创建两个查询引擎。一个是 `similar top king`，专门找相似度前三的信息；另一个也是找排名前三的。这两个引擎就像两个小助手，帮我们在数据海洋里捞取有用的信息。
5. 工具配置魔法阵：给查询引擎配置相应的查询工具，就像给小助手配备专属武器。一个工具用于提供 A 公司的财务报表信息，另一个用于 B 公司的，它们格式相同但各司其职哦。
6. Agent 召唤行动：通过 `lab index` 的 `agent` 创建一个对象，然后从这个对象里读取我们之前定义好的工具，也就是 A、B 公司的财务信息。这一步就像召唤出一个智能小精灵，准备为我们服务啦！
7. 执行任务开启键：利用强大的 LM 能力让我们的 Agent 执行任务，同时别忘了打开日志，这样就能清楚看到它的思考和行动过程，就像看一场精彩的魔术表演，揭开 AI 背后的神秘面纱。

三、结果解读锦囊
最后我们就能看到系统生成的回复啦！不过要注意哦，由于公司商业模式和数据包含数的差别，结果可能不能直接对比。而且如果文档没有进行足够细的切分，再次运行时结果可能会不一样哦。就像两个不同性格的孩子，需要我们更细心地去了解和引导。

怎么样，跟着小智的教程走下来，是不是感觉自己已经掌握了不少新技能呢？赶紧动手试试吧，在实践中探索更多的乐趣和奥秘！等你熟悉了这些，就相当于迈进了 A 键程的大门，后续还有更多精彩等着大家哦！

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-ReAct RAG Agent”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！