autogen_with_chromadb

具有色度DB的Autogen

Autogen是一個開源框架，可以使用多種代理來開發會話AI應用程序。

Chroma DB是用於存儲和檢索矢量嵌入的開源矢量數據庫。

創建虛擬Python環境

• virtualenv -p python3.11 env_name
• python -m venv env_name

激活虛擬env

• env_name/scripts/activate

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安裝Autogen＆Chroms DB

 pip install -U "pyautogen[retrievechat]" chromadb

• -U告訴PIP在安裝之前將所有已經安裝的軟件包升級到其最新版本。
• "pyautogen[retrievechat]"安裝Pyautogen包，還安裝了該包裝的可選“檢索”額外功能

設置環境變量autogen_use_docker為false

bash命令：

 export AUTOGEN_USE_DOCKER=False

PowerShell命令：

 $Env:AUTOGEN_USE_DOCKER="False"

導出AUTOGEN_USE_DOCKER=False告訴Pyautogen直接在主機上運行其任務，而不是使用Docker容器。它繞過了Docker依賴性，但也失去了Docker提供的一些隔離好處。

設置環境變量OpenAI_API_KEY = ???

bash命令：

 export OPENAI_API_KEY=Fxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

PowerShell命令：

 $Env:OPENAI_API_KEY="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

運行app.py

 python app.py

說明代碼文件

該代碼文件使用Autogen和Chromadb庫定義了聊天機器人系統。這是代碼的分步分類：

導入庫

第一步是導入必要的庫。在這種情況下，我們使用Autogen和Chromadb來創建一個可以從數據庫中檢索信息並基於語言模型生成響應的聊天機器人。

 import autogen
import chromadb

定義聊天機器人助手

接下來，我們使用Autogen庫中的AssistantAgent課程定義聊天機器人助手。此類將名稱，語言模型配置和系統消息作為輸入。

 assistant = AssistantAgent (
    name = "my_assistant" ,
    llm_config = llm_config_proxy ,
    system_message = "You are a helpful assistant. Provide accurate answers based on the context. Respond 'Unsure about answer' if uncertain."
)

定義用戶

我們還使用autogen.agentchat.contrib模塊的retrieveuserproxyagent類定義用戶。此類採用名稱，人類輸入模式，系統消息，最大連續自動複製數量以及從數據庫中檢索信息作為輸入的配置。

 user = RetrieveUserProxyAgent (
    name = "me_user" ,
    human_input_mode = "NEVER" ,
    system_message = "Assistant who has extra content retrieval power for solving difficult problems." ,
    max_consecutive_auto_reply = 10 ,
    retrieve_config = {
        "task" : "code" ,
        "docs_path" : [ './docs/autogen.pdf' ],
        "chunk_token_size" : 1000 ,
        "model" : config_list [ 0 ][ "model" ],
        "client" : chromadb . PersistentClient ( path = '/tmp/chromadb' ),
        "collection_name" : "pdfreader" ,
        "get_or_create" : True ,
    },
    code_execution_config = { "work_dir" : "coding" },
)

定義用戶問題

我們將用戶的問題或提示定義為字符串變量。

 user_question = """
Compose a short blog post showcasing how AutoGen is revolutionizing the future of Generative AI 
through the collaboration of various agents. Craft an introduction, main body, and a compelling 
conclusion. Encourage readers to share the post. Keep the post under 500 words.
"""

發起聊天

最後，我們使用retrieveuserproxyagent類的initiate_chat方法啟動用戶和聊天機器人之間的聊天會話。

 user . initiate_chat ( assistant , problem = user_question )

概括

總體而言，此代碼文件定義了一個聊天機器人系統，該系統可以通過從數據庫中檢索信息並根據語言模型生成響應來回答用戶問題或提示。聊天機器人還可以執行代碼並根據用戶問題的上下文提供答案。

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鏈接

• 入門Chroma DB
• Autogen：啟用下一代大型語言模型應用程序