基于GPT-4o-mini，使用LangChain打造AI搜索智能体

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。

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文章来源：

AI科技论谈

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