TaskWeaver项目中的自动插件选择机制详解-优快云博客

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TaskWeaver项目中的自动插件选择机制详解

TaskWeaver A code-first agent framework for seamlessly planning and executing data analytics tasks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TaskWeaver

引言

在TaskWeaver项目中，自动插件选择机制是一项关键技术，它能够根据用户请求动态选择最合适的插件。这项技术解决了两个核心问题：一是插件数量过多可能导致大型语言模型(LLM)产生混淆，二是大量插件会增加token使用量并延长响应时间。本文将深入解析这一机制的工作原理、配置方法和实际应用。

自动插件选择机制概述

工作原理

自动插件选择机制的工作流程可以分为以下几个关键步骤：

初始化阶段：当TaskWeaver启动时，系统会为所有插件生成嵌入向量(embedding vectors)，这些向量包含了插件的名称和描述信息。
请求处理阶段：当Planner向Code Interpreter发送请求时：
- 系统会使用相同的嵌入模型为请求生成嵌入向量
- 计算请求向量与所有插件向量的余弦相似度
- 选择相似度最高的前k个插件
代码生成阶段：选中的插件会被加载到code_generator提示中，用于生成最终代码。
插件池管理：系统会维护一个插件池，存储实际参与代码生成的插件，过滤未使用的插件，并在后续选择中不断补充新插件。

技术特点

选择性激活：该机制仅在Code Interpreter的代码生成过程中激活，不影响Planner的规划过程
动态扩展：插件池会随着交互过程动态扩展，逐步完善插件选择
性能优化：通过减少不必要的插件加载，显著降低token消耗和响应时间

配置自动插件选择

在taskweaver_config.json文件中，可以配置以下参数：

{
  "code_generator": {
    "enable_auto_plugin_selection": true,
    "auto_plugin_selection_topk": 3
  }
}

参数说明：

enable_auto_plugin_selection：是否启用自动插件选择，默认为false
auto_plugin_selection_topk：每轮自动选择的插件数量，默认为3

准备工作

在使用自动插件选择机制前，需要执行以下准备工作：

生成插件元数据文件：

cd scripts
python -m plugin_mgt --refresh

验证.meta目录是否在plugins文件夹中生成

注意事项

插件元数据文件在以下情况下会失效：

插件嵌入向量未生成
插件内容被修改
插件嵌入模型发生变化

失效时需要重新执行上述刷新命令。

实际应用示例

让我们通过一个具体场景来理解这一机制的实际运作：

场景：查询Xbox价格

用户请求：

Human: search xbox price for me

Planner处理：

>>> [PLANNER->CODEINTERPRETER]
Please search xbox price

自动插件选择：系统日志显示选择了相似度最高的3个插件：

Selected plugins: ['klarna_search', 'sql_pull_data', 'paper_summary']

代码生成与执行： Code Interpreter使用klarna_search插件生成并执行查询代码：

search_results, description = klarna_search(query="xbox")
search_results, description

结果返回：

TaskWeaver: Here are some Xbox prices I found:
1. Microsoft Xbox Series X - Black Edition: $399.00
2. Microsoft Xbox Series S 1TB - Black: $349.00
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