利用LlamaIndex构建多文档AI代理的详解

在本篇指南中，我们将学习如何利用LlamaIndex构建一个多文档的AI代理。在这个过程中，我们将使用以下架构：

1. 在每个文档上建立一个"文档代理"：每个文档代理可以在其文档中进行问答或概括。
2. 在这一组文档代理上建立一个顶级代理。进行工具检索，然后在一组工具中进行CoT（自下而上的构树）以回答问题。

如果您在colab上打开这个笔记本，您可能需要安装LlamaIndex。

# 安装LlamaIndex
!pip install llama-index-core
!pip install llama-index-agent-openai
!pip install llama-index-readers-file
!pip install llama-index-postprocessor-cohere-rerank
!pip install llama-index-llms-openai
!pip install llama-index-embeddings-openai
!pip install unstructured[html]

//中转API

然后我们需要加载LlamaIndex文档。

# 加载LlamaIndex文档
domain = "docs.llamaindex.ai"
docs_url = "https://docs.llamaindex.ai/en/latest/"
!wget -e robots=off --recursive --no-clobber --page-requisites --html-extension --convert-links --restrict-file-names=windows --domains {domain} --no-parent {docs_url}

//中转API

我们接下来构建一个多文档代理，首先为每个文档构建一个文档代理，然后定义顶级的父代理以及一个对象索引。

# 构建代理
agents_dict, extra_info_dict = await build_agents(docs)

//中转API

我们构建一个顶级代理，可以在不同的文档代理中进行协调，以回答任何用户查询。

# 构建顶级代理
top_agent = OpenAIAgent.from_tools(
    tool_retriever=custom_obj_retriever,
    system_prompt="You are an agent designed to answer queries about the documentation. Please always use the tools provided to answer a question. Do not rely on prior knowledge.",
    llm=llm,
    verbose=True,
)

//中转API

最后，我们可以运行一些示例查询，范围从单个文档的QA / 摘要到多个文档的QA / 摘要。

# 运行查询
response = top_agent.query("What types of agents are available in LlamaIndex?")
print(response)

//中转API

本文主要向您展示了如何使用LlamaIndex来建立一个多文档代理。在实际使用中，可能会出现的问题包括：

1. 在构建索引时可能会遇到性能问题。解决方案是适当地调整批处理大小和线程数，以便在保持索引质量的同时提供合理的效率。
2. 在提取文本摘要时可能会发现结果不准确。解决方案是调整摘要的参数，比如长度限制，或者更换合适的摘要模型。

如果你觉得这篇文章对你有帮助,请点赞,关注我的博客,谢谢!

参考资料:

• 官方文档
• 官方Github