基于百炼平台的 qwen-max API 打造一套 检索增强、图谱增强、基于指令的智能工具调用决策的智能体，可以按照以下步骤进行设计与实现。这一系统将使用智能体根据指令选择适当的工具来增强模型的能力，结合检索模块、图谱推理模块，并通过指令来自动决策调用这些模块。
系统设计
指令输入与解析：
用户输入指令，系统解析指令并确定需要调用的工具（如检索、图谱推理、代码生成等）。工具调用决策：
根据解析出的任务，决定是调用检索增强、图谱增强还是其他工具。检索增强：
使用外部文档库、知识库等数据源，结合检索增强技术（如基于语义的检索）来获取相关资料。图谱增强：
通过知识图谱（例如 Neo4j 图数据库）查询实体间的关系，结合图谱推理来加强回答的准确性。基于指令的智能工具调用决策：
使用规则引擎或任务规划模块，根据不同的指令调用不同的工具，并做出决策。
1. 集成 qwen-max API
首先，确保能通过 qwen-max API 来处理自然语言并生成相关响应。
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
利用语义检索技术（如 FAISS 或 Elasticsearch）来增强系统的检索能力。以下是基于 faiss 和 Sentence-BERT 的检索增强实现：
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 search_enhanced(query, k=3):
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])]
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3. 图谱增强模块
通过 Neo4j 或类似的图数据库来增强模型的推理能力，从图谱中提取结构化的信息来提升回答的准确性。
from py2neo import Graph
# 连接 Neo4j 图数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
def graph_enhanced(entity):
query = f"""
MATCH (e)-[:RELATED_TO]->(related)
WHERE e.name = '{entity}'
RETURN related.name
"""
result = graph.run(query)
return [record["related.name"] for record in result]
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4. 指令解析与智能工具调用决策
系统根据输入指令决定调用哪一个工具。指令包括任务类型（如检索、图谱推理、模型生成等）和参数。
class SmartAgent:
def __init__(self):
self.tools = {
"search": search_enhanced,
"graph": graph_enhanced,
"model": get_qwen_max_response
}
def parse_command(self, command):
# 判断指令类型并解析
if command.startswith("search:"):
return "search", command[len("search:"):].strip()
elif command.startswith("graph:"):
return "graph", command[len("graph:"):].strip()
elif command.startswith("model:"):
return "model", command[len("model:"):].strip()
else:
return None, "Invalid command"
def execute_command(self, command):
task, param = self.parse_command(command)
if task and task in self.tools:
tool_function = self.tools[task]
if task == "model":
return tool_function(param)
return tool_function(param)
else:
return "Error: Invalid or unsupported command."
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5. 整合与响应生成
系统集成了检索增强、图谱增强和模型生成能力，根据指令选择适当的工具并输出最终结果。
def main():
agent = SmartAgent()
# 用户输入的指令
user_commands = [
"search:What is the capital of France?",
"graph:Germany",
"model:What are the benefits of AI?"
]
for command in user_commands:
print(f"Command: {command}")
result = agent.execute_command(command)
print(f"Result: {result}\n")
if __name__ == "__main__":
main()
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6. 测试输出
在此实现中，用户可以输入不同类型的指令，系统会根据指令类型调用不同的工具，并返回相应的结果。
示例指令与输出：
检索增强：
- 指令：
search:What is the capital of France? - 结果：系统使用 FAISS 或其他检索引擎，返回相关文档或内容。
- 指令：
图谱增强：
- 指令：
graph:Germany - 结果：系统查询知识图谱，返回与德国相关的其他实体或信息。
- 指令：
模型生成：
- 指令：
model:What are the benefits of AI? - 结果：系统调用
qwen-maxAPI 生成回答。
- 指令：
7. 扩展与优化
- 指令格式化：可以设计更加细化和多样的指令格式，例如支持更复杂的查询条件。
- 多工具联合决策：智能体可以在处理指令时，根据需要调用多个工具并将其结果合并，以得到更加完整的回答。
- 性能优化：对于检索和图谱查询，可以优化数据存储和查询速度，例如通过分布式图数据库或高级向量检索优化性能。
- 灵活的工具组合：可以根据任务的复杂度、时间要求等动态调整工具调用的策略。
总结
这个系统通过指令解析、智能决策和多个增强模块（检索、图谱、模型生成）相结合，创建了一个强大的智能体。它能够根据不同的指令选择合适的工具，增强对自然语言问题的回答能力，并根据不同数据源和推理方式提供更精确、更丰富的答案。
