AI Agent 是 AIGC 落地实现的场景之一，与 RAG 不同，RAG 是对数据的扩充，是模型可以学习到新数据或者本地私有数据。AI Agent 是自己推理，自己做，例如你对 AI Agent 说我要知道今天上海的天气怎么样，由于 AI 是个模型，底层通过一套复杂的算法进行相似度的比较，最终选出相似最高的答案，所以模型本身是无法访问网络去获取数据的。如果AIGC 只能回答问题，复杂任务和与外界的沟通还需要人手工处理，就没有发挥出模型应有的能力。所以，AI Agent 做的就是根据具体问题的上下文信息，使用对应的工具得到需要的信息，并最终将信息返回。最典型的场景就是去 Google、百度搜索，模型对结果集进行理解并最终给出结果。我们看到当问 “千问” 天气问题的时候，他是去外部查找信息的。
通过 LlamaIndex + 本地 Ollama Llama3实现了一个 Agent。
首先安装依赖
pip install llama-index
pip install llama-index-llms-ollama
pip install python-dotenv
pip install llama-index-embeddings-huggingface
申请LlamaIndex API
https://cloud.llamaindex.ai/ 申请一个 API Key，使用 Llama Parser 解析 PDF。
Ollama
下载 Ollama3 和 Code Llama，一个模型用于 RAG，一个模型用于生成代码
解析 PDF 并生成 Python 代码
运行以下代码，输入 promote
"read content of test.py and write a python script to call post api to create a new item " 稍等文件就可以生成了。
from llama_index.llms.ollama import Ollama
from llama_parse import LlamaParse
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, PromptTemplate
from llama_index.core.embeddings import resolve_embed_model
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool, ToolMetadata
from llama_index.core.agent import ReActAgent
from pydantic import BaseModel
from llama_index.core.output_parsers import PydanticOutputParser
from llama_index.core.query_pipeline import QueryPipeline
from prompts import context, code_parser_template
from code_reader import code_reader
from dotenv import load_dotenv
import os
import ast
load_dotenv()
llm = Ollama(model="llama3", request_timeout=30.0)
parser = LlamaParse(result_type="markdown")
file_extractor = {".pdf": parser}
documents = SimpleDirectoryReader("./data", file_extractor=file_extractor).load_data()
embed_model = resolve_embed_model("local:BAAI/bge-m3")
vector_index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, embed_model=embed_model)
query_engine = vector_index.as_query_engine(llm=llm)
tools = [
QueryEngineTool(
query_engine=query_engine,
metadata=ToolMetadata(
name="api_documentation",
description="this gives documentation about code for an API. Use this for reading docs for the API",
),
),
code_reader,
]
code_llm = Ollama(model="llama3")
agent = ReActAgent.from_tools(tools, llm=code_llm, verbose=True, context=context)
class CodeOutput(BaseModel):
code: str
description: str
filename: str
parser = PydanticOutputParser(CodeOutput)
json_prompt_str = parser.format(code_parser_template)
json_prompt_tmpl = PromptTemplate(json_prompt_str)
output_pipeline = QueryPipeline(chain=[json_prompt_tmpl, llm])
while (prompt := input("Enter a prompt (q to quit): ")) != "q":
retries = 0
while retries < 3:
try:
result = agent.query(prompt)
next_result = output_pipeline.run(response=result)
cleaned_json = ast.literal_eval(str(next_result).replace("assistant:", ""))
break
except Exception as e:
retries += 1
print(f"Error occured, retry #{retries}:", e)
if retries >= 3:
print("Unable to process request, try again...")
continue
print("Code generated")
print(cleaned_json["code"])
print("\n\nDesciption:", cleaned_json["description"])
filename = cleaned_json["filename"]
try:
with open(os.path.join("output", filename), "w") as f:
f.write(cleaned_json["code"])
print("Saved file", filename)
except:
print("Error saving file...")
相关文件上传到资源中了，或者访问git 进行下载 https://gitee.com/wan2000/aiagent。有了 Agent 这个框架感觉可以做很多类型 Agent，比如写数据库SQL、或者做复杂的查查询、接入第三方 API等，接下来我会做些 Agent 看看效果如何 。
