Agentic 项目管理框架启动与配置教程

Agentic 项目管理框架启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

Agentic 项目管理框架(Agentic Project Management,简称APM)的目录结构如下:

agentic-project-management/
├── .github/
│   ├── ISSUE_TEMPLATE
├── assets/
├── docs/
├── prompts/
├── rules/
├── CHANGELOG.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
  • .github/: 包含 GitHub 使用的模板文件,如 Issue 模板。
  • assets/: 存放项目相关的资源文件。
  • docs/: 包含项目的文档文件。
  • prompts/: 包含用于启动和管理 AI 代理的各种提示文件。
  • rules/: 包含用于增强 Cursor IDE 中 APM 工作流的规则文件。
  • CHANGELOG.md: 记录项目历史版本的更新日志。
  • CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
  • CONTRIBUTING.md: 指导如何为项目贡献代码或文档。
  • LICENSE: 项目的开源协议文件。
  • README.md: 项目的主要说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 prompts/00_Initial_Manager_Setup/01_Initiation_Prompt.md。这个文件是初始化 APM 管理代理的关键,它包含了管理代理启动时所需的所有信息。

启动文件的内容通常包含以下部分:

  • 项目概述:简要介绍项目目的和目标。
  • 管理代理的指令:指导管理代理如何与用户互动,以及如何设置项目的基本参数。
  • 初始化流程:列出启动管理代理和实施代理的步骤。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 rules/ 目录中,这些文件包含了用于定制和优化 APM 工作流的规则。

  • rules/README.md: 提供了如何使用和配置规则文件的说明。
  • 其他规则文件:例如 .cursor/rules/,这些是针对 Cursor IDE 的特定规则,用于增强 APM 的工作流。

配置文件通常包括以下内容:

  • 代理行为规则:定义代理在特定情况下的行为。
  • 上下文管理规则:确保代理间正确传递上下文信息。
  • 性能优化规则:减少不必要的 API 请求和 token 使用。

通过正确配置这些文件,可以确保 APM 系统能够高效且准确地运行。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### Agentic RAG Framework 的概述 Agentic RAG 是一种基于 LangGraph 实现的高级检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)方法[^1]。它旨在通过结合语义图结构和自然语言处理技术来提升文档检索问答系统的性能。 #### 核心功能 LangGraph 提供了一种灵活的方式来构建和操作语义图,从而支持复杂的查询模式匹配以及高效的上下文理解能力。以下是其主要特点: - **语义建模**:利用预训练的语言模型对输入数据进行编码并映射到向量空间中,以便后续相似度计算。 - **高效索引**:采用 FAISS 或 HNSW 等近似最近邻算法加速大规模数据库中的文本片段查找过程。 - **动态更新机制**:允许实时修改存储的知识库内容而不影响整体架构稳定性。 #### 技术栈需求 为了顺利部署此解决方案,开发者需具备以下条件之一或者多个方面的经验: - Python 编程技能; - 对 Transformer 架构及其变体有基本认识; - 掌握 Elasticsearch / Milvus 这类专用搜索引擎工具链的应用场景; 下面给出一段简单的代码示例展示如何初始化一个基础版本的 agentic rag 流水线: ```python from langchain import LangChain from langgraph.agents.rag import AgentRAG # 初始化 LangChain 和 RAG agent lang_chain = LangChain() agent_rag = AgentRAG(lang_chain) # 加载已有知识库文件夹路径下的所有资料作为背景材料 agent_rag.load_documents("/path/to/knowledge_base") def query_handler(user_input): """ 处理来自用户的请求 """ result = agent_rag.run_query(user_input) return result['answer'] if __name__ == "__main__": while True: user_question = input("请输入您的问题:") answer = query_handler(user_question) print(f"答案:{answer}") ``` 上述脚本定义了一个循环交互界面,在其中不断接收新提问并通过调用 `AgentRAG` 类完成相应解答逻辑。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

凌桃莺Talia

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值