基于百炼平台qwen-max的api 打造一套 检索增强 图谱增强 智能工具调用决策的智能体

简介: 本文介绍了一种基于阿里云百炼平台的`qwen-max` API构建的智能体方案,该方案集成了检索增强、图谱增强及智能工具调用决策三大模块,旨在通过结合外部数据源、知识图谱和自动化决策提高智能回答的准确性和丰富度。通过具体代码示例展示了如何实现这些功能,最终形成一个能灵活应对多种查询需求的智能系统。

基于百炼平台 qwen-max 的 API 来打造一套检索增强、图谱增强、智能工具调用决策的智能体,可以按照以下几个步骤进行实现。这里我们假设你已经可以访问 qwen-max 的 API,并能够在自己的环境中调用它。

架构概述

  1. 检索增强:结合外部数据源(如文档库、知识库等),快速检索相关内容,并与大模型结合,提升回答准确性。
  2. 图谱增强:通过知识图谱进一步增强模型的推理能力,利用图谱中的实体、关系等信息来补充回答。
  3. 智能工具调用决策:通过 Agent 系统实现任务的自动化决策,动态调用外部工具(如数据库查询、API 调用等)来协助完成任务。

1. 集成 qwen-max API

首先,集成百炼平台的 qwen-max 模型,确保能够通过其 API 生成智能回答。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus", # 模型列表:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
    messages=[
        {
   'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {
   'role': 'user', 'content': '你是谁?'}],
    )

print(completion.model_dump_json())
AI 代码解读

2. 检索增强模块

使用 qwen-max API 与外部检索系统相结合来增强系统的检索能力。可以通过集成向量检索(例如 FAISS)和传统的文本检索(如 Elasticsearch)来扩展模型。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np

# 初始化 Sentence-BERT 模型
embedder = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')

# 构建一个简单的 FAISS 索引
documents = [
    "Paris is the capital of France.",
    "London is the capital of England.",
    "Berlin is the capital of Germany."
]

document_embeddings = embedder.encode(documents)
index = faiss.IndexFlatL2(document_embeddings.shape[1])
index.add(np.array(document_embeddings))

def retrieve_documents(query, k=1):
    query_embedding = embedder.encode([query])
    D, I = index.search(np.array(query_embedding), k)
    return [(documents[i], D[0][idx]) for idx, i in enumerate(I[0])]

# 检索相关文档
query = "What is the capital of France?"
retrieved_docs = retrieve_documents(query, k=2)
print(retrieved_docs)
AI 代码解读

3. 图谱增强模块

利用知识图谱增强系统的推理能力。在此,我们使用 neo4j 来管理知识图谱,并结合图谱推理提供更加准确的答案。

from py2neo import Graph

# 连接 Neo4j 图数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 图谱查询:查找某个国家的首都
def get_capital_from_graph(country):
    query = f"""
    MATCH (city:City)-[:IS_CAPITAL_OF]->(country:Country {
   {name: '{country}'}})
    RETURN city.name
    """
    result = graph.run(query)
    return [record["city.name"] for record in result]

# 示例:获取法国的首都
capital = get_capital_from_graph("France")
print(f"The capital of France is: {capital}")
AI 代码解读

4. 智能工具调用决策模块(Agent)

引入 Agent 模块,通过任务规划和决策来决定何时调用检索、图谱查询或其他外部工具。以下是一个简单的决策过程,决定是否调用检索或图谱查询。

class SmartAgent:
    def __init__(self):
        self.state = "IDLE"

    def decide_action(self, query):
        if "capital of" in query.lower():
            self.state = "QUERYING_GRAPH"
        else:
            self.state = "RETRIEVING_DOCS"

    def execute_action(self, query):
        if self.state == "QUERYING_GRAPH":
            country = query.split("capital of")[-1].strip()
            return get_capital_from_graph(country)
        elif self.state == "RETRIEVING_DOCS":
            return retrieve_documents(query, k=2)
        else:
            return "No action decided."

# 创建 Agent 并执行任务
agent = SmartAgent()
user_query = "What is the capital of France?"
agent.decide_action(user_query)
result = agent.execute_action(user_query)

print(f"Agent response: {result}")
AI 代码解读

5. 整合和流程控制

最终,整合这些模块,并通过 qwen-max 生成最终的答案。你可以根据检索结果、图谱增强结果和智能决策结果,生成更加准确和丰富的回答。

def main():
    # 用户查询
    user_query = "What is the capital of Germany?"

    # Step 1: 使用 Agent 决定采取的行动
    agent.decide_action(user_query)

    # Step 2: 执行 Agent 的决定
    action_result = agent.execute_action(user_query)

    # Step 3: 使用检索结果或图谱增强结果来生成最终回答
    if isinstance(action_result, list):
        documents_text = " ".join([doc[0] for doc in action_result])
        prompt = f"Based on the documents: {documents_text}, answer the question: {user_query}"
    else:
        prompt = f"Based on the knowledge graph, answer the question: {user_query}"

    # Step 4: 通过 qwen-max 生成最终回答
    final_answer = get_qwen_max_response(prompt)

    # 输出最终答案
    print(f"Final Answer: {final_answer}")

if __name__ == "__main__":
    main()
AI 代码解读

总结

在此架构中,结合了 qwen-max API 的大模型生成能力,使用 FAISS 和图谱(Neo4j)来增强模型的检索和推理能力,同时通过智能 Agent 决策模块决定何时调用哪个工具(检索、图谱、模型生成等)。这一系统将能够在不同场景下灵活地为用户提供智能回答。

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