本指南提供了有关使用 Python 和检索增强生成 （RAG） 构建高级人工智能 （AI） 代理的教程。AI 代理能够利用各种工具和数据源来回答问题和执行任务。本教程专为初级到中级程序员设计，演示了代理与结构化和非结构化数据交互以及执行自定义函数的能力。

您将创建一个复杂的 AI 代理，它可以筛选大量数据、回答复杂问题并以非凡的精度执行任务。这不仅仅是任何 AI 代理;它利用了 Python 的强大功能和一种称为检索增强生成 （RAG） 的尖端技术。如果您对编程有基本的了解，并且对人工智能有浓厚的兴趣，那么您来对地方了，可以将您的技能提升到一个新的水平。

检索增强生成 （RAG）

RAG 是一种通过从各种来源提取额外数据来显着增强 AI 模型的技术。这意味着您的 AI 代理将能够访问更广泛的信息，这在需要回答的问题时特别有用，而不仅仅是它所训练的数据。这就像给你的人工智能代理一张世界知识的借书证，允许它在需要时获取相关信息。

在处理结构化数据时，例如您在 CSV 文件中找到的那种数据，您的 AI 代理将更轻松。这些数据井井有条，使代理易于理解和使用。您将使用 Python 的 Pandas 库（一个强大的数据分析工具）来帮助您的代理轻松浏览此类数据。

构建 Python AI 代理

选择正确的工具是构建 AI 代理的关键步骤。Tech With Tim 精心制作的指南将引导您设置虚拟环境，这对于保持项目井井有条和避免不同项目之间的冲突至关重要。您还将了解如何安装必要的 Python 包，例如 llama 索引，这对于高效的数据访问和索引至关重要。

另一方面，非结构化数据（如 PDF 文件中的文本）不遵循标准格式，对于 AI 代理来说可能更难处理。为了克服这个问题，您将使用向量存储索引，这将使您的代理能够从各种来源（包括在线文章）读取和索引非结构化数据。您的 AI 代理还将配备笔记功能。它将能够在文本文件中记下重要的信息，确保没有任何有价值的东西从裂缝中溜走。这个功能就像给你的座席一个数字笔记本，可以潦草地写下它的发现，以备将来使用。

Llama 指数

Llama 索引是一个开源包，可简化访问和索引数据的过程。您将掌握如何使用此工具来提高 AI 代理快速准确地检索信息的能力。Pandas 不仅用于数据操作;它也是结构化数据的强大查询工具。结合查询引擎，您的 AI 代理将能够搜索数据集并毫不费力地提取所需的信息。

对于非结构化数据，向量存储索引是首选技术。该指南将演示如何使用它使您的 AI 代理能够有效地理解和处理 PDF 文件中的信息。本教程的高潮是创建一个反应式 AI 代理。该代理将能够使用各种工具和数据源，响应新的输入，并动态调整其响应。这就像构建一个数字助理，它总是在学习和适应新信息。您的 AI 代理的潜在应用非常广泛。它可以通过自动响应查询来彻底改变客户服务，或者在分析复杂的数据集中发挥重要作用。可能性只受你的想象力的限制。