模型智能体开发之metagpt-多智能体实践

参考:

  1. metagpt环境配置参考
  2. 模型智能体开发之metagpt-单智能体实践

需求分析

  1. 之前有过单智能体的测试case,但是现实生活场景是很复杂的,所以单智能体远远不能满足我们的诉求,所以仍然还需要了解多智能体的实现。通过多个role对动作的关联、组合来构建一个工作流程,从而使智能体能够完成更加复杂的任务
  2. 基于单智能体测试case的扩展,我们的诉求在简单的输出code的基础上新增一条就是生成code并且立刻运行code。那么这个时候我们就需要两个action,一个负责生成code,一个负责执行code

实现

  1. 定义一个负责生成code的action,参照单智能体的测试case
    模型智能体开发之metagpt-单智能体实践

  2. 定义一个负责运行code的action

    class SimpleRunCode(Action):
            name: str = "SimpleRunCode"
        
            async def run(self, code_text: str):
                result = subprocess.run(["python3", "-c", code_text], capture_output=True, text=True)
                code_result = result.stdout
                logger.info(f"{
           code_result=}")
                return code_result
    
    1. 运行code不需要
### Hybrid QA 系统的概念与实现 Hybrid QA 是一种结合抽取式和生成式的问答系统,旨在利用两种模型的优点来提高开放领域问题的回答质量和准确性。这种系统的实现通常依赖于多个关键技术点以及特定的框架结构。 #### 技术背景 在开放域问答任务中,抽取式模型擅长从已有文档中精确提取答案片段[^2],而生成式模型则能够灵活地生成新的文本作为答案。然而,单独使用其中任何一种方法都有局限性——抽取式模型可能无法处理复杂语义场景下的新信息生成需求;生成式模型虽然具备更强表达能力,但在事实准确性和可控性方面存在挑战。因此,将两者结合起来形成混合架构成为当前研究热点之一。 #### 实现方式概述 为了构建高效的 hybrid QA 系统,主要考虑以下几个方面的设计: 1. **组件划分** - 提取模块:负责识别输入查询的相关段落,并从中抽取出潜在的答案候选。 ```python from transformers import pipeline extractor = pipeline('question-answering', model='distilbert-base-cased-distilled-squad') def extract_answer(context, question): result = extractor(question=question, context=context) return result['answer'] ``` - 生成模块:当现有数据不足以满足回答需求时,此部分可依据上下文自动生成更全面的内容。 ```python generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') def generate_response(prompt): response = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text'] return response.strip() ``` 2. **集成策略** 集成过程中采用加权融合或者投票机制决定最终输出形式。例如,在某些情况下优先采纳高置信度得分较高的选项;而在其他情形下允许一定程度上的创造性发挥以弥补单纯检索不足之处。 3. **优化调整** 对整个流水线各个环节进行微调至关重要。这包括但不限于预训练阶段的选择、特征工程的设计以及超参数调节等方面的工作。 4. **评估指标设定** 使用多样化的标准衡量性能表现,比如BLEU分数用于检测生成句子流畅程度,ROUGE-L关注摘要质量等等。 #### 框架建议 考虑到实际应用场景多样性及其特殊要求,推荐如下几种主流开发平台供参考选用: - Hugging Face Transformers Library: 提供丰富的预训练模型资源库便于快速搭建原型; - ParlAI Framework by Facebook AI Research Lab: 支持多种对话型任务实验开展; - MetaGPT Multi-Agent System [^4]: 如果项目涉及到较为复杂的协作流程,则此类多智能体解决方案或许能带来额外价值增益。 ```python from metagpt.agents.product_manager import ProductManagerAgent product_manager = ProductManagerAgent(name="Product Manager", system_message="You are the product manager.") requirements = product_manager.analyze_requirements(user_input="We need a chatbot that can handle customer inquiries about our products.") print(requirements) ``` 以上便是关于hybrid QA的一些基本介绍及相关实践指导思路分享。
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