Введение
В этом руководстве мы создадим продвинутого новостного агента на основе ИИ, который будет искать последние новости по заданной теме и подводить итоги. Этот агент следует структурированному рабочему процессу:
- Поиск: Генерация релевантных поисковых запросов и сбор информации из интернета.
- Написание: Извлечение и составление сводок новостей из собранной информации.
- Анализ: Критика сводок, проверка фактической корректности и предложение улучшений.
- Улучшение: Совершенствование сводок на основе критики.
- Генерация заголовков: Создание соответствующих заголовков для каждой сводки новостей.
Для повышения удобства мы также создадим простой интерфейс с помощью Streamlit.
Настройка окружения
Начнем с настройки переменных окружения, установки необходимых библиотек и импорта зависимостей:
Установка необходимых библиотек
Выполните команду для установки необходимых библиотек:
pip install langgraph langchain-groq tavily-python streamlit
Импорт библиотек и установка API ключей
Импортируйте библиотеки и установите ключи API для использования сервисов.
Определение состояния агента
Агент сохраняет информацию о состоянии на протяжении всего рабочего процесса:
- Тема: Тема, по которой пользователь хочет получить последние новости.
- Черновики: Первые версии сводок новостей.
- Контент: Исследовательский контент, извлеченный из результатов поиска.
- Критика: Критика и рекомендации, сгенерированные на этапе анализа.
- Улучшенные сводки: Обновленные сводки новостей после внесения предложений.
- Заголовки: Заголовки, сгенерированные для каждой статьи.
Определение промптов
Мы определяем промпты для каждой фазы рабочего процесса агента.
Структурирование запросов и новостей
Используем Pydantic для определения структуры запросов и новостей, что позволяет нам точно настраивать выходные данные.
Реализация ИИ-агентов
Мы реализуем несколько узлов для работы агента:
- Узел поиска: Генерирует поисковые запросы и извлекает релевантный контент.
- Узел написания: Извлекает сводки новостей из полученного контента.
- Узел анализа: Критически оценивает сгенерированные сводки.
- Узел улучшения: Улучшает сводки на основе критики.
- Узел генерации заголовков: Генерирует краткие заголовки для каждой сводки новостей.
Создание пользовательского интерфейса с помощью Streamlit
Мы создаем приложение Streamlit для взаимодействия с пользователем. Вводите запрос, и агент предоставит сводки новостей.
Заключение
В этом руководстве мы рассмотрели процесс создания новостного агента на основе ИИ с простым интерфейсом Streamlit. Вы можете улучшать этот проект, добавляя новые функции.
Практические решения и ценность
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, изучите, как ИИ может изменить ваши процессы. Определите, где можно применять автоматизацию и какие KPI вы хотите улучшить, внедряя ИИ.
Начните с небольших проектов, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе опыта.
