如何使用语义路由器和大型语言模型工具构建AI代理
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了语义路由器项目如何智能处理用户查询。通过选择最佳的信息检索方式，如向量数据库或工具检索器，减少对大型语言模型的依赖。示例中使用FlightAware的AeroAPI实时跟踪航班状态。语义路由器根据查询意图动态路由，结合OpenAI的LLM和结构化检索方法，提供快速响应。步骤包括环境设置、初始化OpenAI和ChromaDB客户端、获取航班数据、查询行李政策、设置LLM响应、索引行李政策、设置路由器和处理用户查询。
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关键要点
- 语义路由器项目智能处理用户查询，选择最佳信息检索方式。
- 示例使用FlightAware的AeroAPI实时跟踪航班状态。
- 语义路由器根据查询意图动态路由，结合OpenAI的LLM和结构化检索方法。
- 步骤包括环境设置、初始化OpenAI和ChromaDB客户端、获取航班数据、查询行李政策等。
- 设置环境变量以访问OpenAI和FlightAware的API密钥。
- 初始化OpenAI和ChromaDB客户端以生成和存储嵌入。
- 从AeroAPI获取航班数据并转换为当地时间。
- 使用ChromaDB查询行李政策信息，基于用户输入的嵌入进行检索。
- 使用OpenAI的GPT-40-mini生成包含上下文的响应。
- 在ChromaDB中索引行李政策规则以便查询。
- 设置语义路由器，根据用户查询的意图智能路由。
- 处理用户查询并调用相应的工作流，提供准确的响应。
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