使用LlamaIndex构建简单的RAG代理

LlamaIndex是一个用于构建上下文增强生成式AI应用的框架。

上下文增强是指为LLM模型提供额外相关信息，以提高其理解和响应能力。

检索增强生成（RAG）是上下文增强的常见示例。

代理是由LLM驱动的自动推理和决策引擎，可以执行研究、数据提取和网络搜索等任务。

文章介绍了如何使用LlamaIndex构建简单的RAG代理。

使用Python构建RAG代理，首先需要安装依赖。

设置LLM时，使用OpenAI的gpt-4o-mini模型，并加载本地文档。

使用SimpleDirectoryReader从本地目录加载文档，并创建向量存储索引以便查询。

定义基本函数供代理执行任务，如加法和乘法。

创建工具供代理使用，包括函数工具和查询引擎工具。

使用ReActAgent创建代理，负责决定何时使用工具和如何响应查询。

代理在交互循环中处理用户查询，动态选择工具并提供输出。