(RAG)エージェントの実装は、特に情報検索や自然言語処理の分野において重要です。このセクションでは、Pythonと関連ライブラリを使用して、PDF知識ベースを活用する方法を詳しく説明します。これにより、クエリの文脈を強化し、より適切な応答を生成することができます。仮想環境の作成Pythonの仮想環境を作成することで、プロジェクトに必要な依存関係を分離することができます。以下のコマンドをターミナルで実行します。PgVectorの実行PgVectorは、PostgreSQLデータベースの拡張機能であり、ベクトルデータの検索を効率的に行うことができます。以下のコマンドを使用して、PgVectorをDockerコンテナ上で実行します。phidata/pgvector:16このコマンドは、PostgreSQLインスタンスを起動し、ベクトル検索を行うための準備を整えます。ライブラリのインストール次に、必要なライブラリをインストールします。以下のコマンドをターミナルで実行して、必要なパッケージをインストールします。phidataこれにより、エージェントの実装に必要なライブラリが全てインストールされます。RAGエージェントの実装RAGエージェントを実装するための基本的なコードは以下の通りです。初回実行後はコメントアウトしてください。チャット履歴を読み取るツールを追加します。必要なモジュールをインポートします。これにより、エージェントの機能を実装するためのクラスが利用可能になります。db_uriでデータベースのURIを指定します。ここでは、ローカルの一時フォルダとして設定しています。PDFUrlKnowledgeBaseを使用して、PDFファイルから知識ベースを作成します。指定したURLのPDFがデータソースとなります。loadメソッドを使用して、知識ベースをデータベースにロードします。このステップは、初回実行後にコメントアウトすることが推奨されます。Agentクラスを使用して、実際のエージェントを作成します。ここでは、OpenAIチャットモデルを使用し、知識ベースをエージェントに結び付けます。チャット履歴を読むためのツールを追加し、デバッグモードを切り替えることもできます。最後に、エージェントに特定の質問を投げかけ、応答を生成します。この例では、「鶏肉とガランガルのココナッツミルクスープを作る方法は?」という質問に対して、エージェントが応答を生成します。RAGを使用したハイブリッド検索の実装方法を詳しく説明しました。PDF知識ベースを利用することで、エージェントはより豊富な情報を持つことができ、クエリに対する応答の精度を向上させることができます。このアプローチは、様々なアプリケーションに応用可能であり、特に情報検索や対話システムにおいて有効です。実装を進める中で、各ステップを丁寧に確認し、必要に応じて調整することが重要です。初心者でも理解しやすいよう、コードを分解し、実行結果を確認しながら学習を進めることをお勧めします。次へ他に学習に関する質問があれば、AIフルスタックチューターに質問できます。(Indonesian)Lietuviškai(Lithuanian)。