В этом руководстве мы создадим исследовательского агента «швейцарского ножа», который выходит далеко за рамки простых чат-взаимодействий и активно решает многоэтапные исследовательские задачи от начала до конца. Мы объединим архитектуру агента, использующего инструменты, с живым веб-поиском, локальным анализом PDF, анализом диаграмм на основе машинного зрения и генерацией автоматизированных отчётов, чтобы продемонстрировать, как современные агенты могут рассуждать, проверять и создавать структурированные выходные данные.
Этапы работы
1. Настройка полной среды выполнения и безопасная загрузка всех необходимых учётных данных без жёсткого кодирования секретов.
2. Импорт всех зависимостей, необходимых для веб-поиска, анализа документов, анализа машинного зрения и координации работы агентов.
3. Инициализация общих утилит для стандартизации временных меток и именования файлов на протяжении всего рабочего процесса.
Инструменты и функции
- Веб-поиск: функция `web_search` выполняет веб-поиск по заданному запросу.
- Извлечение текста с URL: функция `fetchurltext` извлекает текст с заданного URL.
- Чтение текста из PDF: функция `readpdftext` читает текст из PDF-файла.
- Извлечение изображений из PDF: функция `extractpdfimages` извлекает изображения из PDF-файла.
- Анализ изображений с помощью машинного зрения: функция `visionanalyzeimage` анализирует изображение с помощью модели машинного зрения.
- Генерация Markdown: функция `write_markdown` генерирует файл Markdown.
- Преобразование Markdown в DOCX: функция `writedocxfrom_markdown` преобразует файл Markdown в файл DOCX.
Пример использования
Мы создаём полного исследовательского агента и определяем структурированный план выполнения для многоэтапного рассуждения. Мы направляем агента на поиск, анализ, синтез и написание с помощью единой согласованной подсказки. Мы демонстрируем, как агент создаёт готовый исследовательский артефакт, который можно просмотреть, поделиться и немедленно использовать.
В заключение мы продемонстрировали, как хорошо спроектированный агент, использующий инструменты, может функционировать в качестве надёжного исследовательского помощника, а не просто разговорной игрушки. Мы показали, как явные инструменты, дисциплинированные подсказки и пошаговое выполнение позволяют агенту искать в Интернете, анализировать документы и визуальные материалы, а также создавать отслеживаемые отчёты с учётом цитирования. Этот подход предлагает практическую схему построения надёжных исследовательских агентов, которые подчёркивают оценку, доказательства и осведомлённость о сбоях — возможности, которые становятся всё более важными для реальных систем ИИ.
Примечание
Проверьте полный код здесь. Подписывайтесь на нас в Twitter и присоединяйтесь к нашему сообществу в ML SubReddit и подписывайтесь на нашу рассылку. А также присоединяйтесь к нам в Telegram.
1. Какие функции включает в себя исследовательский агент «швейцарского ножа», созданный с помощью ИИ?
Ответ: Исследовательский агент включает в себя функции веб-поиска, извлечения текста с URL, чтения текста из PDF, извлечения изображений из PDF, анализа изображений с помощью машинного зрения, генерации Markdown и преобразования Markdown в DOCX.
2. Какие этапы включает в себя процесс создания исследовательского агента?
Ответ: Процесс создания исследовательского агента включает в себя настройку полной среды выполнения, безопасную загрузку всех необходимых учётных данных, импорт всех зависимостей, необходимых для работы, и инициализацию общих утилит для стандартизации временных меток и именования файлов на протяжении всего рабочего процесса.
3. Какие преимущества даёт использование исследовательского агента в научных исследованиях?
Ответ: Использование исследовательского агента позволяет автоматизировать многоэтапные исследовательские задачи, такие как поиск информации, анализ данных, синтез результатов и написание отчётов. Это ускоряет процесс исследования, повышает его эффективность и позволяет сосредоточиться на более сложных задачах.
4. Какие инструменты и функции используются для анализа изображений в рамках исследовательского агента?
Ответ: Для анализа изображений используется функция `visionanalyzeimage`, которая применяет модель машинного зрения для анализа изображений.
5. Какие возможности предоставляет функция генерации Markdown в контексте исследовательского агента?
Ответ: Функция `write_markdown` генерирует файл Markdown, что позволяет создавать структурированные отчёты и документы. Это упрощает обмен информацией и использование результатов исследования.