Создание универсального AI-агента с Nebius, Llama 3 и инструментами реального времени

Создание продвинутого AI-агента с Nebius и Llama 3

В этом руководстве представлен продвинутый AI-агент, использующий экосистему Nebius, включая ChatNebius, NebiusEmbeddings и NebiusRetriever. Агент работает на модели Llama-3.3-70B-Instruct-fast, обеспечивая высококачественные ответы и интегрируя внешние инструменты, такие как поиск в Википедии, контекстный поиск документов и безопасные математические вычисления.

Основные компоненты и настройка

Устанавливаются необходимые библиотеки: langchain-nebius, langchain-core, langchain-community и Wikipedia, обеспечивающие надежную основу. Модули os, getpass и datetime помогают управлять окружением и обработкой данных.

Основной класс: AdvancedNebiusAgent

Класс AdvancedNebiusAgent управляет функционалом AI-ассистента. Он инициализирует модель Llama 3 через ChatNebius, настраивает эмбеддинги и базу знаний, а также конфигурирует семантический извлекатель для поиска релевантных документов.

База знаний содержит тщательно подобранные документы по темам: искусственный интеллект, квантовые вычисления, изменение климата, биотехнологии, блокчейн, исследование космоса, возобновляемая энергия и технологии 5G.

Интеграция внешних инструментов

Два основных инструмента расширяют возможности:

• Поиск в Википедии: обеспечивает дополнительный контекст путем поиска и краткого изложения страниц Википедии.
• Математические вычисления: выполняет безопасные арифметические операции на пользовательских выражениях.

Обработка запросов и формирование подсказок

Агент обрабатывает запросы, извлекая релевантные документы из базы знаний, при необходимости вызывая поиск в Википедии или вычисления. Детальный шаблон подсказок направляет генерацию ответа, включая контекст, результаты внешних инструментов, текущую дату и запрос пользователя.

Интерактивная сессия

Пользователи могут общаться с агентом в реальном времени, используя команды с префиксами wiki: для поиска в Википедии и calc: для вычислений. Сессия поддерживает естественный диалог и завершается командой quit.

Демонстрации

Примеры запросов демонстрируют способности агента отвечать на вопросы по ИИ, квантовым вычислениям, изменению климата, исследованию космоса (с данными из Википедии) и выполнять математические вычисления, связанные с эффективностью солнечных панелей.

Данный подход показывает, как сочетание возможностей LLM Nebius с структурированным поиском и внешними инструментами создает мощного, многофункционального AI-ассистента, подходящего для разнообразных задач знаний и рассуждений.