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
- 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。
- 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。
- 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())
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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)
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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}")
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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}")
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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()
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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。
