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systex_phase2
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Дрво: bcdee032d2
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systex_phase2
ZIP TAR.GZ
ling bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
file_loader e46d4b62c3 update agent flow пре 1 година
.gitignore bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
Indexing_Split.py bf1c706ac0 Integrate Llama 3.1 with RAG using LangChain's Huggingface module пре 1 година
RAG_app.py c70d6c8b9d Add a new node 'Additional Explanation' to the workflow and create new app file пре 1 година
RAG_strategy.py eac4569456 adjust to gpt4o version, adjust agent flow, add chat history пре 1 година
README.md bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
agent_workflow.png c70d6c8b9d Add a new node 'Additional Explanation' to the workflow and create new app file пре 1 година
ai_agent.ipynb bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
ai_agent.py bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
ai_agent_llama.py bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
conda_env.txt bf1c706ac0 Integrate Llama 3.1 with RAG using LangChain's Huggingface module пре 1 година
faiss_index.py bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
local_llm.py bf1c706ac0 Integrate Llama 3.1 with RAG using LangChain's Huggingface module пре 1 година
pip_env.txt 80e4332a99 新增 database_description пре 1 година
post_processing_sqlparse.py f32ae83c55 add new column '範疇' пре 1 година
rewrite_question.py eac4569456 adjust to gpt4o version, adjust agent flow, add chat history пре 1 година
semantic_search.py bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
sql_qa_test.py bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
systex_app.py bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година
text_to_sql.py c70d6c8b9d Add a new node 'Additional Explanation' to the workflow and create new app file пре 1 година
text_to_sql2.py 16c9e5af51 update ai agents пре 1 година
text_to_sql_private.py bcdee032d2 update agent and add local llm agent пре 1 година

README.md

SYSTEX Multi-agent

此專案建立了 multi-agent AI chatbot，主要包含兩個 agent：一個負責處理客戶自有資料的 Text-to-SQL agent，另一個則是使用檢索增強生成（RAG）技術處理專業知識的agent。整體 multi-agent 架構是使用 langgraph 完成。

目錄

專案概述

此 multi-agent 系統旨在透過判斷使用者提問而選擇使用客戶自有資料庫或外部專業知識來源，回答使用者提問。系統包含兩個主要代理：

  1. 客戶自有資料 agent：使用 Text-to-SQL 技術，用於處理客戶自有的結構化數據。
  2. 外部專業知識 agent：使用 RAG 技術，並以 FAISS 實現 RAG 的 retriever，用於從外部非結構化知識中檢索並生成答案。

使用方式

啟動 app：

conda activate llama3
python systex_app.py

FastAPI Link: https://cmm.ai:8989/docs

共有四個 API，如下：

  1. /agent:
  2. /knowledge
  3. local_agents
  4. history

檔案說明

  • app.py：運行多代理系統的主入口。
  • ai_agent.py：定義多代理架構，包括 Text-to-SQL 和 RAG 代理。該架構由 langgraph 驅動。
  • faiss_index.py：管理 FAISS 檢索器，為 RAG 提供文件檢索功能。
  • tex_to_sql_private.py：包含將自然語言轉換為 SQL 查詢的邏輯，負責處理客戶自有資料。

貢獻

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授權

此專案依據 MIT 授權條款發布 - 詳情請參閱 LICENSE 檔案。

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