扫码阅读
手机扫码阅读
基于GPT-4o-mini,使用LangChain打造AI搜索智能体
29 2024-10-10
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
文章来源:
AI科技论谈
扫码关注公众号
摘要:使用GPT-4o-mini和LangChain构建AI搜索智能体
本文介绍了如何结合GPT-4o-mini模型和LangChain框架打造一个快速、经济的AI搜索智能体,强调了其在处理速度和成本效益上的显著优势。
1. 智能体性能实例
以查询IBM和苹果公司成立年份的问题为例,智能体展现了快速的响应速度和低成本的查询效果。使用Tavily API进行网络搜索,仅消耗165个token,花费0.0000594美元,并在1,389毫秒内给出响应。
2. 基本设置
文章指导了如何通过Python代码配置LangChain集成,并获取必须的API密钥。还展示了如何在LangChain平台上查看项目运行记录和评估结果准确性。
3. LangSmith框架
LangSmith平台允许用户创建数据集和对输出结果进行注释,支持自动评估以验证结果的准确性。
4. 智能体执行
智能体通过拆解复杂问题为子问题,并结合Tavily搜索工具提高检索效率,以获得精确答案。代码示例展示了如何配置并使用OpenAI的语言模型和LangChain框架。
5. 技术优势总结
GPT-4o-mini展现了多项优势,包括本地控制、推理速度、成本效益和多模态输入支持。此外,该模型展望了未来功能扩展和多语言兼容能力。
推荐书单
推荐了《大模型应用开发 动手做AI Agent》一书,探索Agent技术,适合AI领域的研究人员、开发人员等阅读。
精彩回顾
文章回顾了之前的技术文章,包括GraphRAG的实现、LlamaIndex构建知识图谱、LaTeX排版指南等。
想要了解更多内容?
文章来源:
AI科技论谈
扫码关注公众号
AI科技论谈的其他文章
手把手教你用LangChain实现大模型Agent
构建LLM智能体系统
LangChain结合DSPy,高效实现提示工程自动优化
介绍利用DSPy和LangChain在数据不足时进行AI模型提示优化的创新方法。
推荐7个VS Code大模型AI插件,编程如虎添翼
介绍7个 VS Code AI 插件,提升编码效率和质量。
基于LangChain,创建GitHub大语言模型智能体
利用LangChain框架和大型语言模型(LLM)智能体技术,创建能够与GitHub代码库交互的智能工具,提高软件开发效率和创新性。
动手实现GraphRAG,检索效果大幅提升
检索增强生成(RAG)技术及其进阶版本GraphRAG,通过设置环境和使用Ollama实现应用。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
软件研发质量管理体系建设
白皮书上线