Строим свое первое приложение LLM-агента: руководство В этой статье мы подробно рассмотрим основные...
Строим свое первое приложение LLM-агента: руководство
В этой статье мы подробно рассмотрим основные компоненты и этапы создания приложения LLM-агента для анализа данных. LLM-агенты представляют собой системы, включающие планирование, память и инструменты для выполнения задач, запрошенных пользователем. Для сложных задач, таких как анализ данных или взаимодействие с комплексными системами, приложения могут зависеть от сотрудничества между различными типами агентов.
Основные компоненты LLM-агента
LLM-агент состоит из четырех ключевых компонентов: инструментов, модуля памяти, модуля планирования и ядра агента.
Инструменты
Для примера мы будем использовать два основных инструмента:
Простой буфер или список для отслеживания всех действий агента.
Модуль планирования
Линейный жадный подход. Для достижения этого создается 'фиктивный инструмент' для 'генерации окончательного ответа'. Эта идея более подробно рассматривается в следующем разделе. Его можно заменить модулем декомпозиции задач или компилятором планов для генерации более эффективного плана выполнения.
Построение приложения LLM-агента для анализа данных
Для построения приложения LLM-агента для анализа данных нам необходимо следовать нескольким шагам:
Для примера мы можем создать приложение LLM-агента, которое может обрабатывать запросы и генерировать ответы на основе данных. Мы будем использовать калькулятор и исполнитель SQL-запросов как инструменты.
При создании приложений LLM-агентов важно учитывать несколько факторов:
В этой статье мы рассмотрели основные компоненты и этапы создания приложения LLM-агента для анализа данных. Мы также рассмотрели пример использования и рекомендации для разработчиков. LLM-агенты представляют собой мощный инструмент для решения сложных задач и могут быть использованы в различных областях, таких как анализ данных, создание чат-ботов и многое другое.
Дополнительные ресурсы
Для тех, кто хочет узнать больше о LLM-агентах и их применении, мы рекомендуем следующие ресурсы:
Для тех, кто хочет улучшить техническую оптимизацию своего сайта, мы рекомендуем следующие ресурсы:
В этой статье мы рассмотрели основные компоненты и этапы создания приложения LLM-агента для анализа данных. Мы также рассмотрели пример использования и рекомендации для разработчиков. LLM-агенты представляют собой мощный инструмент для решения сложных задач и могут быть использованы в различных областях. Для тех, кто хочет узнать больше о LLM-агентах и их применении, мы рекомендуем дополнительные ресурсы. Для тех, кто хочет улучшить техническую оптимизацию своего сайта, мы рекомендуем ресурсы по технической SEO оптимизации.
В этой статье мы подробно рассмотрим основные компоненты и этапы создания приложения LLM-агента для анализа данных. LLM-агенты представляют собой системы, включающие планирование, память и инструменты для выполнения задач, запрошенных пользователем. Для сложных задач, таких как анализ данных или взаимодействие с комплексными системами, приложения могут зависеть от сотрудничества между различными типами агентов.
Основные компоненты LLM-агента
LLM-агент состоит из четырех ключевых компонентов: инструментов, модуля памяти, модуля планирования и ядра агента.
Инструменты
Для примера мы будем использовать два основных инструмента:
- Калькулятор: Для базовых вычислений, необходимых после запроса данных. В этом случае мы используем LLM для простоты, но любой сервис или API может быть добавлен для решения конкретной проблемы.
- Исполнитель SQL-запросов: Для запроса базы данных для получения сырых данных.
Простой буфер или список для отслеживания всех действий агента.
Модуль планирования
Линейный жадный подход. Для достижения этого создается 'фиктивный инструмент' для 'генерации окончательного ответа'. Эта идея более подробно рассматривается в следующем разделе. Его можно заменить модулем декомпозиции задач или компилятором планов для генерации более эффективного плана выполнения.
Построение приложения LLM-агента для анализа данных
Для построения приложения LLM-агента для анализа данных нам необходимо следовать нескольким шагам:
- Определение типа агента: Необходимо определить тип агента, который будет использоваться для анализа данных. В нашем примере мы будем использовать агента, который может обрабатывать запросы и генерировать ответы на основе данных.
- Конфигурация инструментов: Необходимо настроить инструменты, которые будут использоваться агентом. В нашем случае это калькулятор и исполнитель SQL-запросов.
- Настройка модуля памяти: Необходимо настроить модуль памяти для отслеживания действий агента.
- Настройка модуля планирования: Необходимо настроить модуль планирования для генерации плана выполнения.
- Интеграция с внешними инструментами: Необходимо интегрировать агента с внешними инструментами, такими как базы данных или сервисы API.
Для примера мы можем создать приложение LLM-агента, которое может обрабатывать запросы и генерировать ответы на основе данных. Мы будем использовать калькулятор и исполнитель SQL-запросов как инструменты.
- Запрос данных: Пользователь отправляет запрос на получение данных.
- Выполнение запроса: Агент использует исполнитель SQL-запросов для получения сырых данных из базы данных.
- Обработка данных: Агент использует калькулятор для обработки данных и генерации ответа.
- Генерация ответа: Агент генерирует окончательный ответ на основе обработанных данных.
При создании приложений LLM-агентов важно учитывать несколько факторов:
- Выбор правильных инструментов: Необходимо выбрать инструменты, которые соответствуют задачам, которые необходимо решить.
- Настройка модуля планирования: Необходимо настроить модуль планирования для генерации эффективного плана выполнения.
- Интеграция с внешними инструментами: Необходимо интегрировать агента с внешними инструментами для получения доступа к дополнительным данным и функциям.
В этой статье мы рассмотрели основные компоненты и этапы создания приложения LLM-агента для анализа данных. Мы также рассмотрели пример использования и рекомендации для разработчиков. LLM-агенты представляют собой мощный инструмент для решения сложных задач и могут быть использованы в различных областях, таких как анализ данных, создание чат-ботов и многое другое.
Дополнительные ресурсы
Для тех, кто хочет узнать больше о LLM-агентах и их применении, мы рекомендуем следующие ресурсы:
- Build an LLM-Powered API Agent for Task Execution: Статья, в которой подробно рассматривается создание приложения LLM-агента для выполнения задач.
- Introduction to LLM Agents: Статья, в которой вводится понятие LLM-агентов и их основные компоненты.
- AI Chatbot with Retrieval-Augmented Generation: Бесплатный практический лабораторный курс, в котором показано, как создать надежные и масштабируемые решения с использованием LLM-агентов.
Для тех, кто хочет улучшить техническую оптимизацию своего сайта, мы рекомендуем следующие ресурсы:
- Техническая SEO оптимизация: основные аспекты, которые вам нужно знать: Статья, в которой подробно рассматривается техническая оптимизация сайта для поисковых систем.
- Техническая SEO оптимизация сайта: руководство: Статья, в которой вводится понятие технической SEO оптимизации и ее основные компоненты.
В этой статье мы рассмотрели основные компоненты и этапы создания приложения LLM-агента для анализа данных. Мы также рассмотрели пример использования и рекомендации для разработчиков. LLM-агенты представляют собой мощный инструмент для решения сложных задач и могут быть использованы в различных областях. Для тех, кто хочет узнать больше о LLM-агентах и их применении, мы рекомендуем дополнительные ресурсы. Для тех, кто хочет улучшить техническую оптимизацию своего сайта, мы рекомендуем ресурсы по технической SEO оптимизации.