Guide étape par étape pour créer un assistant de recherche IA avec AutoGPT

Plongée dans le Monde des Agents IA

Les agents d’intelligence artificielle (IA) sont des systèmes conçus pour percevoir leur environnement et prendre des mesures pour atteindre des objectifs spécifiques. Ces agents peuvent aller de dispositifs simples comme un thermostat ajustant la température en fonction de son environnement à des systèmes complexes tels que des voitures autonomes naviguant dans le trafic. Les agents IA forment le cœur de nombreuses technologies modernes, y compris les systèmes de recommandations et les assistants vocaux. Dans ce tutoriel, nous allons équiper un agent IA avec des outils supplémentaires et un modèle spécifique pour remplir son rôle d’assistant de recherche en IA.

Qu'est-ce qu'AutoGPT ?

AutoGPT est une application expérimentale open-source qui exploite les capacités du modèle de langage GPT-4. Elle est conçue pour atteindre de manière autonome tout objectif qui lui est fixé en chaînant les "pensées" de GPT-4. Cela en fait l'un des premiers exemples de GPT-4 fonctionnant complètement de manière autonome, repoussant les limites de ce qui est possible avec l'IA.

AutoGPT est doté de plusieurs fonctionnalités, y compris :

• Accès Internet pour des recherches et la collecte d’informations.
• Gestion de la mémoire à long et à court terme.
• Génération de texte utilisant GPT-4.
• Accès à des sites et plateformes populaires.
• Stockage de fichiers et résumé avec GPT-3.5.
• Extensibilité avec des plugins.

Malgré ses capacités, AutoGPT reste un outil expérimental qui peut ne pas bien fonctionner dans des scénarios complexes et réels, et peut être coûteux à faire fonctionner en raison des coûts associés à l’utilisation du modèle de langage GPT-4. Il est donc essentiel de définir et de surveiller les limites de la clé API avec OpenAI.

Dans ce contexte, nous utiliserons AutoGPT pour construire un assistant de recherche IA capable de formuler des solutions étape par étape et de générer des rapports dans des fichiers texte, mettant en avant le potentiel d’AutoGPT dans des applications pratiques. Pour une exploration plus approfondie, consultez notre guide complet sur AutoGPT.

Aperçu de LangChain

LangChain est une bibliothèque Python conçue pour aider au développement d'applications tirant parti des capacités des grands modèles de langage (LLMs). Ces technologies transformatrices permettent aux développeurs de créer des applications auparavant jugées impossibles. Cependant, l'utilisation des LLMs de manière isolée est souvent insuffisante pour créer une application véritablement puissante ; la véritable puissance provient de leur combinaison avec d'autres sources de calcul ou de connaissances.

LangChain fournit une interface standard pour les LLMs et comprend des fonctionnalités telles que :

• Gestion et optimisation des prompts.
• Utilitaires communs pour travailler avec les LLMs.
• Soutien aux séquences d'appels via sa fonctionnalité Chains.
• Génération de données augmentées, qui implique d'interagir avec des sources de données externes pour récupérer des données pour l'étape de génération.

Dans ce tutoriel, nous utiliserons principalement LangChain comme un wrapper pour AutoGPT. À l'heure actuelle, aucun SDK ou API connu ne permet une interaction directe avec AutoGPT, ce qui rend LangChain un outil inestimable pour nos objectifs.

Introduction à Flask

Flask est un framework web léger pour Python, conçu pour la simplicité et la facilité d'utilisation tout en étant assez puissant pour construire des applications web complexes. Avec Flask, vous pouvez créer des routes pour gérer les requêtes HTTP, rendre des modèles pour afficher du HTML et utiliser des extensions pour des fonctionnalités comme l’authentification des utilisateurs et l’intégration de bases de données.

Exploration des Bases de ReactJS

ReactJS, souvent simplement appelé React, est une bibliothèque JavaScript populaire pour la construction d'interfaces utilisateur. Développée par Facebook, React permet aux développeurs de créer des composants d'interface utilisateur réutilisables et de gérer l'état de leurs applications de manière efficace. Notamment, React est connu pour son DOM virtuel, qui optimise le rendu et améliore les performances des applications web.

Prérequis

• Connaissances de base en Python, de préférence avec un framework web tel que Flask.
• Compréhension de base de LangChain et/ou des agents IA comme AutoGPT.
• Connaissance intermédiaire de TypeScript et ReactJS pour le développement frontend est un plus, mais pas strictement nécessaire.

Plan du Tutoriel

1. Initialisation de l’Environnement
2. Développement du Backend
3. Développement du Frontend
4. Tests de l’Application d’Assistant de Recherche IA

Initialisation de l’Environnement

Avant de commencer à construire notre application, nous devons configurer notre environnement de développement. Cela implique de créer un nouveau projet pour le backend et le frontend, ainsi que d’installer les dépendances nécessaires.

Configuration du Backend

Notre backend sera construit avec Flask. Commencez par créer un nouveau répertoire pour votre projet et naviguez dedans :

mkdir AIResearchAssistant
cd AIResearchAssistant

Ensuite, créez un nouvel environnement virtuel :

python -m venv venv

Activez l’environnement virtuel :

source venv/bin/activate  # Sur macOS/Linux
venv\Scripts\activate  # Sur Windows

Maintenant, installez Flask et d'autres bibliothèques nécessaires :

pip install Flask langchain python-dotenv google-search-results openai tiktoken faiss-cpu

Nous allons maintenant explorer les bibliothèques que nous allons utiliser :

• Flask : Un framework web Python léger et flexible essentiel pour les applications web.
• LangChain : Un outil orienté IA pour construire des applications utilisant le modèle OpenAI GPT-3.
• python-dotenv : Une bibliothèque pour gérer la configuration à l’aide d’un fichier .env.
• google-search-results : Un client Python pour le SerpApi afin d'effectuer des recherches sur Google de manière programmatique.
• OpenAI : Le client Python officiel pour l’API OpenAI.
• tiktoken : Un outil pour compter les tokens dans une chaîne de texte afin de gérer les coûts des appels API.
• faiss-cpu : Une bibliothèque pour la recherche de similarité et la récupération efficace de données à haute dimension.

La collaboration de ces bibliothèques nous aidera à créer une application robuste d’assistant de recherche IA. Dans les sections suivantes, nous allons approfondir comment chacune de ces bibliothèques est utilisée et comment elles contribuent à notre projet.

Configuration du Frontend

Nous allons construire le frontend avec ReactJS. Assurez-vous d'avoir Node.js et npm installés. Téléchargez Node.js ici.

Installez Create React App :

npx create-react-app ai-research-assistant --template typescript

Naviguez dans le répertoire de votre nouveau projet :

cd ai-research-assistant

Maintenant, installez les bibliothèques nécessaires :

npm install axios tailwindcss

Pour la configuration de TailwindCSS, assurez-vous d'initialiser le fichier tailwind.config.js dans votre répertoire de projet et de le configurer correctement. Ajoutez les directives Tailwind à votre fichier index.css.

Développement du Backend

app.py

Créez un fichier app.py et saisissez le code nécessaire pour Flask, LangChain et notre agent AutoGPT personnalisé :

# Importer les modules nécessaires
from flask import Flask, request, jsonify
from langchain import ...

La configuration complète inclura également des routes pour les requêtes POST et GET qui gèrent les opérations de recherche et la génération de rapports.

.env Configuration

Créez un fichier .env avec les clés de vos APIs :

SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_key

Tests du Backend

Exécutez l'application Flask et testez les points de terminaison en utilisant Insomnia ou des outils similaires. Vous pouvez POST des mots-clés et récupérer les rapports générés.

Développement du Frontend

Configurez les composants React pour interagir avec le backend Flask, capturant l’entrée utilisateur et affichant les résultats de manière efficace.

Conclusion

En conclusion, nous avons réussi à développer un assistant de recherche IA utilisant AutoGPT, Flask et React. En tirant parti des forces de chaque composant, nous avons créé un agent IA autonome capable de générer des rapports intéressants en fonction de l’entrée utilisateur. Ce projet met en évidence non seulement le potentiel des agents IA, mais démontre également l’efficacité de la combinaison de diverses technologies dans une application cohérente.