Реализация кодирования для создания продвинутого агента веб-интеллекта с помощью Tavily и Gemini AI

В этом руководстве мы познакомимся с продвинутым интерактивным агентом веб-интеллекта, работающим на базе Tavily и Gemini AI от Google. Мы узнаем, как настроить и использовать этого умного агента для извлечения структурированного контента с веб-страниц, выполнения сложного анализа на основе ИИ и представления содержательных результатов.

Настройка и использование агента

С помощью удобных интерактивных подсказок, надёжной обработки ошибок и визуально привлекательного интерфейса терминала этот инструмент предлагает интуитивно понятную и мощную среду для изучения извлечения веб-контента и анализа контента на основе ИИ.

Импорт и настройка основных библиотек:

  • Для работы с структурами данных, асинхронным программированием и аннотациями типов мы импортируем и настраиваем основные библиотеки.

  • Для вывода в терминале используем библиотеку rich.

Инициализация компонентов LangChain:

  • TavilyExtract позволяет извлекать расширенный веб-контент.

  • initchatmodel настраивает модель чата на базе Gemini AI.

  • createreactagent создаёт динамического агента, способного принимать разумные решения во время задач веб-анализа.

Вместе эти инструменты формируют ядро для сложных рабочих процессов веб-интеллекта на основе ИИ.

Класс WebIntelligence

Класс WebIntelligence служит структурированным контейнером конфигурации, содержащим API-ключи для Tavily и Google Gemini, а также параметры извлечения, такие как extractdepth и максимальное количество URL-адресов (maxurls). Это упрощает управление важными настройками и доступ к ним, обеспечивая бесшовную интеграцию и настройку задач извлечения веб-контента внутри интеллектуального агента.

Класс SmartWebAgent

Класс SmartWebAgent инкапсулирует интеллектуальную систему извлечения и анализа веб-контента, используя API от Tavily и Google Gemini AI. Он интерактивно настраивает необходимые инструменты, безопасно обрабатывает API-ключи, извлекает структурированные данные из предоставленных URL-адресов и использует агента на основе ИИ для выполнения содержательного анализа контента.

Функция runasyncsafely

Функция runasyncsafely обеспечивает надёжное выполнение асинхронных функций в различных средах Python, таких как стандартные скрипты и интерактивные блокноты. Она пытается адаптировать существующие циклы событий с помощью nest_asyncio; если он недоступен, она корректно обрабатывает сценарий, информируя пользователя и переходя к синхронному выполнению в качестве запасного варианта.

Функция main

Функция main предоставляет интерактивную командную демонстрацию интеллектуального агента веб-интеллекта. Она представляет пользователям интуитивно понятное меню, которое позволяет им извлекать веб-контент из пользовательских URL-адресов, выполнять сложный анализ на основе ИИ по выбранным темам или исследовать предопределённые демонстрации, связанные с ИИ, машинным обучением и квантовыми вычислениями.

Благодаря структурированному извлечению данных, динамическим запросам ИИ и визуально привлекательным результатам этот мощный агент упрощает исследовательские задачи, обогащает рабочие процессы анализа данных и способствует более глубокому пониманию веб-контента.

С помощью этого руководства мы создали усовершенствованного агента веб-интеллекта Tavily, способного к сложному извлечению веб-контента и интеллектуальному анализу с использованием Gemini AI от Google. Благодаря структурированному извлечению данных, динамическим запросам ИИ и визуально привлекательным результатам этот мощный агент упрощает исследовательские задачи, обогащает рабочие процессы анализа данных и способствует более глубокому пониманию веб-контента.

Источник

Оставьте комментарий