如何用RAG打造多功能AI代理实现精准响应？

1. 介绍RAG在Autogen应用中的应用

Autogen应用提供了RAG（Retriever-Augmented Generative）功能，用于基于已有记忆和上下文生成答案。RAG是AI代理的“第二大脑”，帮助它们在嵌入数据库中搜索相关信息，并生成与上下文相符的答案。在本文中，我们将学习如何创建代理，并通过使用RAG使它们协同工作。

2. 安装必要的库

在开始之前，请通过运行以下命令安装必要的库：

pip install autogen pytorch lightning pytorch
pip install chromaDB.ai
pip install OpenAI

3. 创建OORE配置文件

请创建oore_config.json文件，并填写以下信息：

{
  "model": "rag_model",
  "context": "https://example.com",
  "question": "How to use RAG in Autogen application?"
}

其中，model是RAG模型的名称，context是获取上下文信息的链接，question是我们希望代理回答的问题。

4. 创建app.py文件并导入必要的库

现在，请创建app.py文件并导入必要的库：

import chromaDB
from autogen.assistant.agent import RetrieveUserProxyAgent
from autogen.assistant.agent import AutogenDoAssistantAgent

5. 为群聊管理器创建代理

接下来，我们需要为群聊管理器创建代理，包括boss代理、coder代理、project manager代理和reviewer代理：

# 创建boss代理
boss_agent = BossAgent(config=config)
# 创建coder代理
coder_agent = CoderAgent(config=config)
# 创建project manager代理
pm_agent = ProjectManagerAgent(config=config)
# 创建reviewer代理
reviewer_agent = ReviewerAgent(config=config)

6. 定义重置函数

我们需要定义一个reset函数，以便在需要时重置代理：

def reset_agents():
    boss_agent.reset()
    coder_agent.reset()
    pm_agent.reset()
    reviewer_agent.reset()

7. 创建不使用RAG的群聊代理

现在，请按照以下步骤创建不使用RAG的群聊代理：

将代理和消息设置为空。

设置max_round、speaker_selection_method和allow_repeat_speaker。

# 设置代理和消息为空
group_chat_agents = [boss_agent, coder_agent, pm_agent, reviewer_agent]
message = ""
# 设置max_round、speaker_selection_method和allow_repeat_speaker
max_round = 5
speaker_selection_method = "round_robin"
allow_repeat_speaker = False

创建群聊管理器并进行初始配置。

manager = autogen.GroupChatManager(group_chat_agents, message)
llm_config = LLMConfig()
llm_config.max_round = max_round
llm_config.speaker_selection_method = speaker_selection_method
llm_config.allow_repeat_speaker = allow_repeat_speaker

初始化聊天并向管理器提出问题或任务。

chat = autogen.GroupChat(manager, problem_statement)
chat.run()

8. 创建使用RAG的群聊代理

现在，请按照以下步骤创建使用RAG的群聊代理：

将代理和消息设置为空。

设置max_round、speaker_selection_method和allow_repeat_speaker。

# 设置代理和消息为空
group_chat_agents = [boss_agent, coder_agent, pm_agent, reviewer_agent]
message = ""
# 设置max_round、speaker_selection_method和allow_repeat_speaker
max_round = 5
speaker_selection_method = "round_robin"
allow_repeat_speaker = False

创建群聊管理器并进行初始配置。

manager = autogen.GroupChatManager(group_chat_agents, message)
llm_config = LLMConfig()
llm_config.max_round = max_round
llm_config.speaker_selection_method = speaker_selection_method
llm_config.allow_repeat_speaker = allow_repeat_speaker

初始化聊天，使用RAG模型，并向管理器提出问题或任务。

chat = autogen.GroupChat(manager, problem_statement)
chat.run()

9. 比较使用与不使用RAG的区别

现在，请通过运行以下代码比较使用与不使用RAG的区别：

# 重置代理
reset_agents()
# 启动不使用RAG的聊天
print("No RAG Chat:")
chat.run()
# 启动使用RAG的聊天
reset_agents()
print("RAG Chat:")
chat.run()

结果将显示使用与不使用RAG在回答问题或执行任务时的差异。

10. 通过调用函数实现RAG

最后，我们可以通过调用函数来实现RAG。为此，我们需要创建一个function_calling_rag_chat函数：

def function_calling_rag_chat():
    reset_agents()
    retrieve_context()
    for agent in group_chat_agents:
        agent.update_config(llm_config)
    for agent in group_chat_agents:
        agent.register_function()
    manager = autogen.GroupChatManager(group_chat_agents)
    manager.set_llm_config(llm_config)
    chat = autogen.GroupChat(manager)
    chat.initiate_chat()
# 通过调用函数实现RAG
function_calling_rag_chat()

11. 结论

以上是关于如何在Autogen应用中使用RAG的指南。RAG帮助代理从嵌入数据库中检索信息，并生成与上下文相符的答案。您已经学习了如何创建代理，并通过使用RAG使它们协同工作。希望本文对您有所帮助，并能应用到您的工作中。