AI代理教程：创建信息检索聊天机器人的步骤指南

介绍

在本教程中，我们将指导您使用AI代理（LangChain）创建一个高效信息检索的聊天机器人。通过这一过程，我们将利用AI的强大功能，从多种数据源中检索所需信息，为用户提供智能化的交互体验。

设置环境

我们的目标是通过LangChain创建一个复杂的聊天机器人，并使用Chainlit搭建一个简单的用户界面。机器人将分为两个主要阶段：规划和检索。代理将能够访问包括维基百科在内的多种数据源。

准备和依赖

我们将从创建一个新项目开始。首先，请在终端中执行以下命令：

mkdir agents-chatbot
cd agents-chatbot

接下来，我们需要创建一个虚拟环境并安装所需依赖项：

python3

安装依赖

按照以下步骤进行安装：

pip install langchain chainlit

配置代理

首先，我们需要为我们的聊天机器人配置一个基本的数据源。按照以下步骤操作：

创建一个新文件，命名为config.json。

在文件中添加以下内容：

{
  "default_source": "wikipedia",
  "sources": {
    "wikipedia": {
      "class": "Wikipedia",
      "lang": "en"
    }
  }
}

将config.json文件放置在项目根目录下。

初始化项目

现在，我们需要初始化一个Chainlit项目。按照以下步骤操作：

创建一个新的文件，命名为main.py。

在文件中添加以下内容：

from langchain.schema import LBSchema
from langchain.embeddings import Embeddings
from langchain.search import Search
from chainlit import Chainlit
schema = LBSchema(
    embeddings=Embeddings(
        class_name="Embeddings",
        model_name="all-mpnet-base-v2",
        context_window=1024
    ),
    search=Search(
        class_name="Search",
        sources="config.json",
        temperature=0.5
    )
)
@Chainlit()
async def chat(current_msg, user, context):
    return {
        "intent": "information_retrieval",
        "response": f"关于{current_msg}的信息已被成功检索。"
    }
if __name__ == "__main__":
    chatbot = chat()
    chatbot.start()

将main.py文件放置在项目根目录下，并运行以下命令：

python main.py

测试和验证

在完成上述步骤后，你可以通过在终端中输入问题来测试聊天机器人的功能。例如：

你好。

后续优化

为了进一步提高聊天机器人的性能，你可以：

添加更多数据源到config.json文件中。

调整 embeddings 模型以提高检索准确性。

实现更多复杂的交互功能。

通过这些步骤，你可以根据需要定制你的信息检索聊天机器人，满足不同的应用场景需求。

转载地址：http://znhfk.baihongyu.com/

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