• LLM के बुनियादी उत्तरों के अलावा, extension components के ज़रिए अतिरिक्त actions करने वाले agents को आसानी से बनाने में मदद करता है

कार्यविधि

  • tools का उपयोग करके काम को प्रोसेस करने वाले बेसिक prompt से निर्देश दिए जाते हैं
  • agent, उपयोग के लिए उपलब्ध custom component यानी Tool बनाता है (REPL में Python code चलाना, Google या HN में search करना आदि)
  • agent "Thought, Action, Observation" को दोहराता है
    • Thought/Action, LLM बनाता है
    • Observation, Tool बनाता है
  • LLM, prompt में नई जोड़ी गई जानकारी हासिल करता है और उसी के आधार पर प्रोसेस करता है
  • जब agent को पर्याप्त जानकारी मिल जाती है, तो वह अंतिम उत्तर आउटपुट करता है

Tool

  • एक सरल Python class के रूप में use(input_text: str) -> str को implement करें
  • Name और Description में tool का ऐसा विवरण लिखें जिसे LLM समझ सके

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