Агент-аналитик данных на Cohere и LangChain

О чём урок

Использование инструментов — это метод, который позволяет разработчикам подключать модели Command от Cohere к внешним инструментам, таким как поисковые системы, API, базы данных и другие программные средства. Подобно тому, как Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет модели использовать внешний источник данных для улучшения фактической генерации, использование инструментов — это возможность, которая позволяет извлекать данные из нескольких источников. Но это выходит за рамки простого извлечения информации и позволяет использовать программные инструменты для выполнения кода или даже создания записей в системе CRM. В этом ноутбуке мы увидим, как можно использовать два инструмента для создания простого агента-аналитика данных, который способен искать в интернете и запускать код в python interpreter. Этот агент использует режим Command R+ от Cohere и Langchain. Начнем с установки необходимых библиотек Здесь нам понадобится Cohere API key. Возьмите свой ключ и вставьте его на следующем слайде, если он у вас есть, или зарегистрируйтесь и создайте новый API key. Наш простой аналитик данных будет оснащен инструментом веб-поиска и python interpreter (который мы можем использовать, например, для запуска кода построения графиков). Сначала оснастим нашего агента веб-поиском! Для этого мы можем использовать Tavily API. Перейдите на tavily.com и получите API key для использования здесь. Оснастим нашего агента python interpreter! Это простой пример для начала. Существует множество инструментов, которыми вы можете оснастить своего агента. Как только вы освоитесь с этими идеями, вы также можете приступить к определению своих инструментов (см. Multi-step tool use in Action).

План урока

1. Настройка
2. Веб-поиск
3. Инструмент Python interpreter