基于百炼平台qwen-max的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 智能体

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

1. 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）。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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())

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])]

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]

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."

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()

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：

1. 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。

2. 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。

3. 模型生成：

   • 指令：model:What are the benefits of AI?
   • 结果：系统调用 qwen-max API 生成回答。

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。