Понимание вызова функций агентами с доступом к мультимодальным данным

Это руководство объясняет, как создавать агентные системы, используя вызов функций в LLM для доступа и объединения данных из нескольких источников. Вызов функций позволяет LLM использовать инструменты, такие как SQL-запросы или средства чтения файлов, вместо предоставления только текстовых ответов. Агентные системы характеризуются автономией, использованием инструментов и итеративным рассуждением, что позволяет решать многоэтапные задачи. Итеративный цикл использования инструментов облегчает это рассуждение, позволяя агенту вызывать инструменты, анализировать результаты и повторять при необходимости. Мультимодальный доступ к данным сочетает в себе сильные стороны различных хранилищ данных, таких как базы данных SQL и блочное хранилище. Шаблон перекрестных ссылок, использующий столбец BlobPath, является ключевым архитектурным элементом. Эффективные системные подсказки, включая внедрение схемы и правила диалекта, необходимы для поведения агента. Дизайн инструментов имеет решающее значение, уделяя особое внимание единственной ответственности, подробным описаниям, структурированным возвратам данных, корректной обработке сбоев и ограниченным областям применения. Процесс принятия решений LLM учитывает описания инструментов, системные подсказки, результаты и историю разговоров. Агенты поддерживают контекст с помощью памяти разговоров, включая прошлые ходы в последующих взаимодействиях.