手把手系列｜一篇文章教会你使用有RAG功能的CAMEL框架

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原创最新推荐文章于 2026-07-18 11:43:15 发布 875 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

camel-agent大语言模型-智能体（3） CAMEL (Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Models) 是一个开源的多智能体框架，专注于构建基于大语言模型的智能体交互系统。该框架通过角色扮演和结构化对话机制，实现智能体之间的有效协作。多智能体（Multiple Agent）由多个相互作用的智能体组成，每个智能体都有自己的目标和策略。这些智能体可以相互通信、协作或竞争，以实现更复杂的行为和决策。特点：协作、竞争、自主性、复杂性、鲁棒性。在CAMEL框架中，Ch 阅读详情

在本教程中，我们将简短地介绍检索增强生成RAG (Retrieval-Augmented Generation)的组成部分，并详细介绍如何在CAMEL框架中使用Customized RAG和Auto RAG。备注：本次搭建使用Milvus作为默认向量存储。

RAG组成部分

检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一种结合了基于检索和基于生成方法的高级自然语言处理方法，用于提升语言模型的性能。在RAG模型中，有两个主要组成部分：

1.检索器 (Retriever)

这个组件负责从大型数据库或知识库中检索相关信息。检索器使用查询或提示词搜索与输入内容匹配的相关文档、段落或句子。

2.生成器 (Generator)

这个组件是一个语言模型，基于输入查询和检索到的信息生成文本。生成器使用检索到的信息，生成连贯且流畅的回答。

RAG架构通过基于检索器和生成器，提高生成文本的准确性和相关性。检索器为生成器提供了相关的上下文和信息，帮助生成过程。具备RAG的智能体具有更高的准确性、最新的知识和改进的泛化能力。自定义RAG（Customized RAG）是专门针对某个领域进行手动微调的，适用于特定的应用场景。而自动化RAG（Auto RAG）则通用程度更高，能够动态地检索和生成回应，适合更广泛、较不专业的使用场景。

使用支持RAG的camel框架

加载CAMEL论文

首先，我们要加载CAMEL论文，大家可以点击以下网址找到论文https://arxiv.org/pdf/2303.17760.pdf,这将作为我们的本地示例数据。在这里插入图片描述

自定义RAG

我们在本小节会设置自定义RAG的Pipeline，以VectorRetriever为例。我们将使用OpenAI Embedding作为嵌入模型，因此需要在下面设置OPENAI_API_KEY。在这里插入图片描述
导入并嵌入实例：
导入并设置向量存储实例（访问Milvus官网获取Milvus URL和Token）：
导入并设置检索器实例：
我们使用集成的Unstuctured Module 将内容拆分成小块，每小块的最大字符数为500。拆分后的文本都会嵌入并存储到向量存储实例中。在这里插入图片描述
现在我们可以通过向量存储去检索信息。在默认情况下，它会返回与最高余弦相似度得分最高的文本内容。且相似度得分应该要高于0.75，以确保检索和查询的内容是相关的。你也可以根据需要去更改top_k值和similarity_threshold值。返回的字符串列表包括：

相似度得分
内容路径
元数据
文本

在这里插入图片描述
那让我们来尝试一个不相关的查询，将检索不到相关内容：

自动化RAG

本小节中，我们将使用默认运行AutoRetriever，它使用OpenAIEmbedding作为默认的嵌入模型，使用Milvus作为默认的向量存储。你需要做的是：1. 设置内容输入路径，可以是本地路径或远程URL。
2. 设置Milvus的远程URL和API密钥。
3. 提供一个Query。在这里插入图片描述

ChatAgent

我们将展示如何结合AutoRetriever和一个ChatAgent。首先，让我们设置一个智能体函数，在这个函数中，我们可以通过提供一个Query从而获取回应。在这里插入图片描述

再导入并设置向量存储实例（访问Milvus官网获取Milvus URL和Token）：
那现在就让智能体告诉你什么是CAMEL AI吧！

END

大家可以使用不同Query进行尝试哦！

如何系统的去学习大模型LLM ？

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望