In diesem Artikel führe ich Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Erstellung eines KI-Agenten mithilfe von Ollama und Llama 3, der Funktionen ausführen und Werkzeuge nutzen kann.
Abbildung eines KI-Assistenten von Phidata mit Wissensdatenbank, Gedächtnis und der Möglichkeit, Werkzeuge zu nutzen. Bildquelle: https://github.com/phidatahq/phidata
Zur Konstruktion der KI-Agenten verwende ich Phidata, ein Framework, das speziell für die Erstellung autonomer Assistenten entwickelt wurde. Diese Agenten verfügen über ein Langzeitgedächtnis, kontextuelles Verständnis und die Fähigkeit, Aktionen durch Funktionsaufrufe zu initiieren (siehe Bild oben).
Erstellung Ihres Agenten
1. Umgebung: Der erste Schritt besteht darin, Ihre Umgebung einzurichten und Phidata zu installieren. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um fortzufahren:
C:\.\.\Desktop\AI Agent\AIMedium #Geben Sie Ihren eigenen Pfad an
python -m venv AIMedium
cd C:\.\.\Desktop\AI Agent\AIMedium #Geben Sie Ihren eigenen Pfad an
.\Scripts\activate
pip install phidata
pip install ollama
Hinweis:
Ich habe eine Datei erstellt, um meine Umgebung einzurichten, und bin anschließend in den Umgebungsordner navigiert, um sie zu aktivieren.
2. Repository klonen: Als Nächstes klone ich das Phidata-Repository und navigiere zum Phidata-Verzeichnis.
git clone https://github.com/phidatahq/phidata.git
cd phidata
Nachdem Sie den Phidata-Ordner betreten haben, navigieren Sie zum Verzeichnis „cookbook“ und dann zum Verzeichnis „llms“, wo Sie zahlreiche Optionen vorfinden. In diesem Verzeichnis wähle ich „ollama“ zur Verwendung aus.
dir
cd cookbook
cd llms
cd ollama
Unter den verfügbaren Optionen erstelle ich einen Assistenten, indem ich „assistant.py“ ausführe. Sie können die Konfiguration nach Bedarf anpassen. Vorerst fahre ich mit der Ausführung fort.
#In assistant.py (Sie können Ihre eigene Konfiguration einsetzen)
from rich.pretty import pprint
from phi.assistant import Assistant
from phi.llm.ollama import Ollama
assistant = Assistant(
llm=Ollama(model="llama3"),
description="Sie helfen Menschen bei ihren Gesundheits- und Fitnesszielen.",
debug_mode=True,
)
assistant.print_response("Teilen Sie ein schnelles, gesundes Frühstücksrezept.", markdown=True)
print("\n-*- Metriken:")
pprint(assistant.llm.metrics) # type: ignore
#Nach der Konfiguration führen Sie assistant.py aus
python assistant.py
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