使用MongoDB作为智能代理系统的工具箱：GenAI-Showcase项目实践

使用MongoDB作为智能代理系统的工具箱：GenAI-Showcase项目实践

GenAI-Showcase GenAI Cookbook 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GenAI-Showcase

引言

在现代人工智能应用中，将数据库与智能代理系统结合已成为一种强大的技术范式。本文将介绍如何利用MongoDB作为智能代理系统的工具箱，通过函数调用实现动态工具选择和执行的技术方案。

核心概念

1. 智能代理系统与工具调用

智能代理系统是指能够自主决策并执行任务的AI系统。这类系统通常需要访问各种工具来完成特定任务，如查询天气、获取股票价格等。传统做法是将所有工具硬编码到系统中，但这种方法缺乏灵活性。

2. MongoDB作为工具箱的优势

MongoDB作为文档数据库，特别适合存储和管理工具定义：

• 灵活的文档结构可以完整描述工具的功能和参数
• 支持向量搜索，可以根据语义相似度查找相关工具
• 高性能的查询能力支持实时工具检索

技术实现

1. 工具定义与注册

我们使用Python装饰器@mongodb_toolbox来定义和注册工具：

@mongodb_toolbox()
def shout(statement: str) -> str:
    """将语句转换为大写字母以模拟喊叫"""
    return statement.upper()

装饰器会自动：

1. 提取函数签名和文档字符串
2. 生成OpenAI兼容的工具定义
3. 将工具描述转换为向量嵌入
4. 将工具定义存储到MongoDB

2. 向量搜索实现

当用户提出请求时，系统会将查询转换为向量，并在MongoDB中搜索最相关的工具：

def vector_search(user_query, collection):
    query_embedding = get_embedding(user_query)
    vector_search_stage = {
        "$vectorSearch": {
            "index": "vector_index",
            "queryVector": query_embedding,
            "path": "embedding",
            "numCandidates": 150,
            "limit": 2,
        }
    }
    # 执行搜索...

3. 动态工具调用流程

完整的工具调用流程如下：

1. 接收用户查询
2. 将查询转换为向量
3. 在MongoDB中搜索相关工具
4. 将匹配的工具提供给大模型
5. 大模型决定是否调用工具
6. 执行工具并返回结果

实际应用示例

场景1：文本转换

用户请求："Hi, can you shout the statement: We are there"

系统会：

1. 识别"shout"意图
2. 找到shout工具
3. 调用工具返回"WE ARE THERE"

场景2：信息查询

用户请求："What's the weather in New York?"

系统会：

1. 识别天气查询意图
2. 找到get_weather工具
3. 调用工具返回模拟的天气信息

技术细节解析

1. 工具定义结构

每个工具在MongoDB中存储为包含以下字段的文档：

• name: 工具名称
• description: 功能描述
• parameters: 参数定义
• embedding: 描述文本的向量表示

2. 向量搜索优化

为提高搜索效率，需要注意：

• 合理设置numCandidates和limit参数
• 确保向量索引已正确创建
• 考虑使用更先进的嵌入模型

3. 错误处理

实际应用中应增加：

• 工具调用失败处理
• 参数验证机制
• 备用工具策略

扩展应用

这种模式可以扩展到更复杂的场景：

1. 多工具组合：让AI代理能够组合使用多个工具
2. 工具版本管理：在MongoDB中维护不同版本的工具
3. 使用情况分析：记录工具调用统计以优化工具箱

总结

通过将MongoDB作为智能代理系统的工具箱，我们实现了：

• 工具的动态注册和管理
• 基于语义的工具检索
• 灵活的系统架构

这种架构特别适合需要频繁更新工具或工具数量较大的AI应用场景，为构建更智能、更灵活的代理系统提供了坚实基础。

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