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使用 NVIDIA NIM 和 LlamaIndex 构建增强代理的 AI 查询引擎
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
NVIDIA NIM™ 提供强大的微服务，支持生成式 AI 应用中的代理，利用 LLM 提升决策能力。通过 LlamaIndex，代理能够处理复杂查询，提供更准确的响应，适用于零售聊天机器人等场景。本文展示了如何使用 NIM 和 LlamaIndex 构建查询路由代理，以回答旧金山预算相关问题。
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关键要点
- NVIDIA NIM™ 提供微服务，支持生成式 AI 应用中的代理，利用 LLM 提升决策能力。
- 代理能够处理复杂查询，提供更准确的响应，适用于零售聊天机器人等场景。
- NIM 微服务集成多种框架，如 LlamaIndex 和 LangChain，便于构建代理应用。
- 代理通过 LLM 执行复杂任务，利用数据和推理来做出决策。
- 零售聊天机器人配备代理可以提供更深入的客户体验，能够识别何时使用工具查找信息。
- 代理可以将复杂用户查询拆分为小问题，并将其路由到适当的查询引擎。
- 使用 LlamaIndex 和 NIM 构建查询路由代理，以回答旧金山预算相关问题。
- 查询路由代理首先将复杂查询拆分为子查询，并使用工具引用正确的源文档。
- NIM 微服务易于部署，使用 LlamaIndex 进行集成。
- 创建子问题查询引擎，将复杂问题分解为多个子问题，每个子问题由不同工具回答。
- 使用 ReAct 模式，代理能够动态创建和调整计划，通过解释推理和行动。
- 最终响应将所有子问题的答案合并为一个完整的回答。
- 示例中展示了如何使用 NIM 和 LlamaIndex 处理旧金山预算数据的查询。
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