AI-Agenten Tutorial: Erstellen und Verwenden Ihrer eigenen AI-Agenten

Einführung in KI-Agenten

KI-Agenten gewinnen aufgrund ihrer Fähigkeit, Aufgaben autonom zu lösen, immense Popularität. Wenn Sie von Projekten wie AutoGPT, BabyAGI oder CAMEL gehört haben, sind Sie auf dem richtigen Weg!

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein Computersystem, das entwickelt wurde, um Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, um vordefinierte Ziele ohne menschliches Eingreifen zu erreichen. Diese Agenten sind leistungsstarke Werkzeuge mit einer Selbstständigkeit, die erhebliches Interesse weckt, und gelten als die Zukunft der Technologie.

Wie verwendet man KI-Agenten?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, KI-Agenten zu erkunden. Fertige Lösungen wie AutoGPT sind verfügbar. Unser Team hat mit diesen Lösungen gearbeitet; Tutorials sind auf unserer Plattform verfügbar. Alternativ kann man auch seinen eigenen KI-Agenten erstellen. Wir werden dies im Detail mit LangChain vertiefen – einem Framework, das für Anwendungen basierend auf großen Sprachmodellen (LLMs) konzipiert ist.

Coding-Teil

Mit einem soliden Verständnis der Relevanz von KI-Agenten lassen Sie uns anfangen, unser eigenes Projekt zu erstellen!

Projektstruktur

Beginnen Sie mit der Erstellung eines neuen Verzeichnisses und der Initialisierung Ihrer Python-Umgebung.

Abhängigkeiten

Installieren Sie die erforderlichen Werkzeuge:

• langchain: Dies hilft bei der Arbeit mit LLMs und Agenten.
• requests: Zum Erstellen von Anfragen an externe APIs.
• openai SDK: Um die Nutzung von OpenAI-Modellen zu vereinfachen.
• duckduckgo-search: Für Web-Suchen.

Lassen Sie uns jetzt die Bibliotheken importieren.

Einrichten des Modells

Jetzt müssen wir das LLM von OpenAI definieren. Für dieses Tutorial wird GPT-3 verwendet, und das anfängliche Prompt muss festgelegt werden, um eine effektive Kette für dieses Modell zu erstellen.

Modelltest

Als Nächstes können wir unser Modell testen, indem wir ein paar Fragen stellen. Lassen Sie uns nach lablab.ai fragen und es bitten, ein Integral zu lösen.

Lablab.ai: Diese Technologieplattform bietet KI- und ML-gestützte Lösungen, die Geschäftsprozesse optimieren und die Effizienz steigern. Zu den Dienstleistungen gehören natürliche Sprachverarbeitung, Maschinenvision und andere branchenspezifische Lösungen, die darauf abzielen, die Kundenerfahrungen zu verbessern, die Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.

Integrallösung: Die erhaltene Antwort war falsch – sie lautete "x^2 log(x)^3 / 3 + C", wobei C eine beliebige Integrationskonstante ist. Die korrekte Integrallösung ist: 1/4 x^2 (1 - 2 log(x) + 2 log²(x))!

Diese Ungenauigkeiten sind teilweise auf die vorherige Abschaltung des Modells im September 2021 zurückzuführen, weshalb sein Wissen über lablab.ai veraltet ist. Wir können dies jedoch mit Werkzeugen verbessern!

Werkzeuge implementieren

Die Verwendung eines Internetsuchwerkzeugs erhöht den Wissensbereich unseres Modells. Wir können das DuckDuckGo-Suchwerkzeug nutzen, das bereits in LangChain verfügbar ist. Darüber hinaus wird die Nutzung einer API von Wolfram Alpha für mathematische Probleme empfohlen, da sie über robuste Problemlösungsfähigkeiten verfügt.

Erstellen des Werkzeugs für mathematische Probleme

Lassen Sie uns eine benutzerdefinierte Klasse für die Wolfram Alpha-API einrichten, die es ermöglicht, Anfragen in natürlicher Sprache zu bearbeiten und genaue Ergebnisse zurückzugeben.

Erstellen eines Agenten und Testen der Leistung

Schließlich ist es Zeit, einen Agenten mit den definierten Werkzeugen zu erstellen und seine Leistung zu bewerten.

Vorherige vs. neue Antworten

Vorherige Antworten:

• Lablab.ai: Missverständnis hinsichtlich seiner Angebote.
• Integralanantwort: Falsch, wie erwähnt.

Neue Antworten: Mit integrierten Werkzeugen:

• Lablab.ai: Genau beschrieben, wobei der Schwerpunkt auf KI-Tools und Tutorials liegt.
• Integralanantwort: Korrekte Lösung des Integrals!

Fazit

Die Einführung von Werkzeugen verbessert die Antwortgenauigkeit erheblich. Die Leistung der KI, die durch Werkzeuge verbessert wurde, zeigt ihre entscheidende Rolle bei komplexen Anfragen. Daher ist es wichtig, jetzt Zeit damit zu verbringen, LLMs effektiver zu nutzen!

Potenzielle Verbesserungen

Um Anwendungen weiter zu verbessern, kann es vorteilhaft sein, andere Arten von Agenten zu erkunden. Der Einsatz von Speicherfunktionen und die Nutzung von Vektor-Datenbanken könnten zusätzliche Vorteile bieten. Bemerkenswerterweise unterstützt LangChain diese Fortschritte!