資訊檢索與 LangChain Agent 技術應用

資訊檢索系統仰賴 Embedding 技術將文字轉換為向量，並利用 FAISS 等向量資料函式庫進行相似性搜尋。Multi-vector Retriever 和 ParentDocument Retriever 等檢索器則能提升搜尋效率與準確性。Qdrant 作為向量資料函式庫，支援非同步操作，有效提升檢索速度。RAG 技術結合檢索與大語言模型，進一步強化生成內容的準確性。文字分割與 Tokenization 則為文字處理的關鍵步驟。LangChain Agent 則提供更進階的自動化解決方案，能自主執行任務、動態選擇工具並根據環境變化調整策略。相較於循序執行的 Chain，Agent 更具彈性，適用於複雜、多步驟的任務，例如程式碼生成、創意寫作等。開發者可透過 LangChain 建立不同型別的 Agent，例如通用、領域特定或任務導向型 Agent，滿足多元應用需求。

資訊檢索系統中的處理和分析

在資訊檢索系統中， Embedding 是一種數值表示法，能夠捕捉文字的語義意義，從而允許根據相似性的比較和檢索。 FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一個開源函式庫，用於高效的相似性搜尋和密集向量的聚類別，常用於實作向量儲存。

索引和檢索

索引是組織資料以提高資訊檢索速度和效率的過程，通常透過建立索引來實作。 Multi-vector Retriever 是一種檢索器，為每個檔案建立多個向量，捕捉內容的不同方面，以提高檢索的準確性。 ParentDocument Retriever 是一種檢索器，為每個檔案索引多個塊，並根據其嵌入式向量找到最相似的塊，傳回整個父檔案以獲得全面結果。

向量儲存和檢索

Qdrant 是一種支援非同步操作的向量儲存，用於資訊檢索系統中的高效相似性搜尋和檢索。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一種技術，將檢索基礎方法與大語言模型整合，以提高生成回應的準確性和相關性。

文字處理和分割

Text Splitter 是一種文字分割工具，使用遞迴方法根據指定的分隔符將文字分割成小塊，確保均勻分佈和邏輯結構。 Tokenization 是將文字分割成小單位（令牌）的過程，例如單詞或短語，以便於處理。

圖表翻譯：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultTextAlignment center
skinparam rectangleBackgroundColor #F5F5F5
skinparam rectangleBorderColor #333333
skinparam arrowColor #333333

title 圖表翻譯：

rectangle "嵌入式向量" as node1
rectangle "相似性搜尋" as node2
rectangle "文字分割" as node3
rectangle "令牌化" as node4
rectangle "語言模型" as node5

node1 --> node2
node2 --> node3
node3 --> node4
node4 --> node5

@enduml

這個圖表展示了文字處理和檢索的過程，從文字嵌入式向量到向量儲存、相似性搜尋、檢索結果、文字分割、令牌化和最終生成回應。

瞭解 LangChain Agent 的基礎

LangChain Agent 是一種強大的工具，能夠幫助開發者建立智慧的自動化應用。它提供了一種新的方式來處理複雜的任務，讓開發者可以專注於更高層次的目標。

什麼是 LangChain Agent？

LangChain Agent 是一種軟體代理人，能夠自主地執行任務和決策。它可以與環境互動，收集資訊，分析資料，並根據結果採取行動。

LangChain Agent 的型別

LangChain 提供了多種型別的 Agent，包括：

1. 通用代理人：能夠處理多種任務和工具。
2. 領域特定代理人：針對特定領域或行業設計，具有深入的知識和能力。
3. 模擬代理人：設計用於模擬環境，常用於訓練、測試或情景規劃。
4. 任務特定代理人：設計用於執行特定任務，如文字摘要、問答或程式碼生成。

LangChain Agent 的特點

LangChain Agent 的一些關鍵特點包括：

1. 自主性：能夠自主地執行任務和決策。
2. 動態工具選擇：能夠根據任務需求動態選擇合適的工具。
3. 反應性：能夠對環境變化做出反應。
4. 目標導向：能夠幫助使用者達成特定目標或任務。
5. 上下文意識：能夠理解使用者的意圖和需求，提供相關的回應。

建立 LangChain Agent

要建立 LangChain Agent，需要進行以下步驟：

1. 設定環境：安裝 LangChain 和相關工具。
2. 定義代理人：定義代理人的型別、能力和目標。
3. 實作代理人：使用 LangChain 的 API 和工具實作代理人。
4. 測試和調整：測試代理人，調整其效能和能力。

LangChain Agent 的應用

LangChain Agent 可以應用於多種領域，包括：

1. 內容生成：使用代理人生成高品質的內容。
2. 任務自動化：使用代理人自動化重複性任務。
3. 推薦系統：使用代理人提供個人化的推薦。
4. 智慧搜尋：使用代理人進行智慧搜尋和資訊檢索。

內容生成示例

以下是一個簡單的示例，展示如何使用 LangChain Agent 生成內容：

from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 設定 API 金鑰
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "your_serpapi_api_key"

# 建立代理人
agent = initialize_agent()

# 定義任務
task = "生成一篇關於 LangChain 的文章"

# 執行任務
result = agent.execute(task)

# 輸出結果
print(result)

這個示例展示瞭如何使用 LangChain Agent 生成內容。代理人會根據任務需求動態選擇合適的工具和模型，生成高品質的內容。

什麼是 Agent？它如何提升 AI 模型的能力？

Agent 是一種可以將複雜任務分解為可管理的步驟、委派任務給適合的工具（如語言模型或外部 API），並協調整個過程的 AI 系統。它們可以分析結果、根據反饋做出決策，甚至從經驗中學習以改善未來的效能。

Agent 的優點

1. 超越基本文字或影像生成：Agent 可以處理複雜、多步驟的任務。
2. 增加實用性：注重實際結果和解決問題。
3. 提供自主性：做出決策和適應變化的情況。

Agent 和 Chain 的區別

Chain 是一系列連線的步驟或任務，按照預定的順序執行。每個步驟都取前一步驟的輸出作為其輸入，並處理它以產生下一步驟的輸出。Chain 適合於您有固定的操作序列需要執行的情況。

Agent 的應用範例

1. 程式碼生成：Agent 可以將使用者請求（如“寫 Python 程式碼計算費波那契數列”）分解為更具體的任務，例如：

• 精煉請求： “寫高效的 Python 程式碼計算費波那契數列，直到第 50 個數字。”
• 測試程式碼： 執行生成的程式碼並檢查其正確性。
• 最佳化： 如果發現錯誤，提示模型修正它們。
• 解釋： 提供程式碼工作原理的清晰解釋。

2. 創意寫作：Agent 可以將故事創作分解為場景，使用語言模型生成每個場景，確保人物發展和情節的一致性，然後修改和完善故事以達到連貫性和風格。

建立智慧代理和鏈條的差異

在開發智慧應用時，瞭解代理（Agents）和鏈條（Chains）的區別至關重要。這兩種概念代表了不同於傳統程式設計的新型解決方案，尤其是在自然語言處理和任務自動化領域。

代理（Agents）

代理是具有自治能力的實體，可以在沒有直接人類干預的情況下做出決策和採取行動。它們被設計為達成特定的目標或任務，並且可以根據環境和收到的資訊進行適應。代理的特點包括：

• 自治：代理可以獨立運作，根據內部邏輯和收到的資訊做出決定。
• 目標導向：代理被設計為實作特定的目標或任務，這使得它們非常適合於複雜的決策和問題解決任務。
• 上下文理解：代理可以理解它們所處的上下文，並根據這種理解生成更有意義和相關的回應。

鏈條（Chains）

鏈條是一系列預先定義的步驟，用於完成一個任務。與代理不同，鏈條不具備自治能力，需要人類輸入才能運作。鏈條的特點包括：

• 預定義序列：鏈條中的步驟是預先定義的，按照固定的順序執行。
• 有限彈性：鏈條的彈性有限，因為它們只能按照預設的流程運作。
• 易於使用：鏈條通常比代理更容易設定和理解，因為它們的運作機制更直接。

選擇代理還是鏈條

選擇使用代理還是鏈條取決於具體的應用需求。以下是一些需要考慮的因素：

| 因素 | 代理 | 鏈條 | |

• |

• |

• | | 任務結構 | 開放式、需要探索或決策 | 明確定義、序列化步驟 | | 彈性 | 可以適應新資訊和工具 | 有限於預定義序列 | | 易用性 | 需要更多組態，但提供更大力量 | 一般更容易設定和理解 |

示例用途

• 鏈條適用於諸如文字摘要、根據檔案回答問題、資料提取等任務。
• 代理更適合創意寫作、程式碼生成、複雜研究任務和自主決策場景。

建立您的第一個代理應用

要建立一個工作的代理應用，您需要安裝必要的包，例如langchain、openai和python-dotenv。然後，您可以使用langchain函式庫載入工具，初始化代理，並組態 OpenAI API 金鑰。以下是一個基本的示例：

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 載入環境變數
load_dotenv()

# 取得OpenAI API金鑰
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 初始化OpenAI客戶端
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

#... 其他初始化和組態程式碼...

這個示例展示瞭如何開始建立一個基本的代理應用。您需要根據您的具體需求進行更多組態和開發，以使代理能夠執行您想要的任務。

確認 API 金鑰設定

在開始使用 OpenAI 和 SerpAPI 之前，需要確認 API 金鑰是否設定正確。這可以透過以下步驟完成：

1. 設定 OpenAI API 金鑰：使用 os.getenv("OPENAI_API_KEY") 從環境變數中取得 OpenAI API 金鑰。
2. 設定 SerpAPI API 金鑰：使用 os.getenv("SERPAPI_API_KEY") 從環境變數中取得 SerpAPI API 金鑰。

從技術架構視角來看，LangChain Agent 的設計理念體現了現代軟體開發對於模組化、可擴充套件性和自主性的追求。透過將複雜任務分解成更小的、可管理的步驟，Agent 能夠有效地利用各種工具和資源，包括大語言模型、外部 API 和資料函式庫，從而實作更強大的功能和更靈活的應用。LangChain 的核心價值在於其提供的標準化介面和抽象層，讓開發者可以更輕鬆地構建和管理 Agents，而無需深入底層技術細節。然而，Agent 的設計也面臨一些挑戰，例如如何有效地管理工具之間的依賴關係、如何確保 Agent 的行為符合預期以及如何處理潛在的安全性風險。對於追求高度自動化和智慧化應用程式開發的團隊而言，深入理解 LangChain Agent 的架構和運作機制至關重要。預計未來 LangChain 將持續發展，整合更多種類別的工具和更精細的控制機制，進一步提升 Agent 的能力和應用範圍，推動 AI 應用從單一功能走向更複雜的協同運作模式。玄貓認為，LangChain Agent 代表了 AI 應用開發的一個重要趨勢，值得技術團隊深入研究並積極探索其應用潛力。