梯度提升树回归模型怎么做（梯度提升树回归模型怎么做的）



大家好，我是章北海

向大家推荐一个超强的构建Agent的大模型框架——Phidata

Phidata是一个用于构建智能Agent系统的Python框架。

它让你可以方便地创建具有记忆力、知识、工具使用能力和推理能力的AI助手,并将其作为一个完整的软件应用运行(包括数据库、向量数据库、API等)。

同时phidata还提供了对Agent系统的监控、评估和优化功能。

使用phidata,你可以:

• 构建拥有记忆、知识、工具使用和推理能力的智能Agent。Phidata会管理Agent的状态、记忆和知识,存储在数据库中。

• 将这些Agent作为一个完整的软件应用运行,包括数据库、向量数据库和API接口。Phidata会管理所需的基础设施,支持本地和云端(BYOC)。

• 监控、评估和优化你的Agent系统。Phidata会记录会话日志,监控关键指标,帮助你洞察和改进系统。

Phidata虽然支持所有语言模型,但官方示例主要使用OpenAI的模型。只要设置好OpenAI的API key,就可以直接使用。

下面是一些使用phidata构建Agent的示例:

网页搜索Agent

这个Agent可以在网上搜索信息来回答问题。核心代码如下:

Agent协作

Phidata还支持多个Agent协同工作,解决更复杂的问题。比如我们可以让上面的网页搜索Agent和金融数据Agent组成一个团队:

当询问"在网上搜索NVDA公司的信息,并分享分析师的评级",这个Agent团队会先用网页搜索Agent查找NVDA公司的背景信息,再用金融数据Agent获取分析师评级,最后整合成完整的回答。

基于知识库的Agent

普通的Agent每次都需要将所有的背景知识放入prompt中,但这样会占用大量token。phidata的RAG(Retrieval Augmented Generation)Agent可以将背景知识存入向量数据库,每次只检索最相关的少量知识,大大节省token用量,还能提高回答质量。

下面的例子展示了如何从一个菜谱PDF文件创建知识库,构建一个美食问答Agent:

当询问"如何制作椰汁鸡肉汤",Agent会从知识库中检索鸡肉汤的菜谱,再根据菜谱步骤回答问题。这样不仅节省token,回答的质量也更高。

其他功能

除了上述核心功能,phidata还提供了:

• 本地和云端的基础设施管理

• 会话日志记录和指标监控

• 本地调试模式

• 结构化输出支持,可以强制Agent以特定格式(比如表格、JSON等)输出

• 内置的playground应用,可以方便地与Agent聊天互动

Phidata目前仍在快速迭代中,欢迎大家在GitHub上贡献代码,或在Discord社区中交流讨论。

总之,phidata是一个功能强大,涵盖全流程的智能Agent开发框架。对于想要快速构建和部署聊天机器人、智能助手、问答系统等AI应用的开发者非常友好,值得尝试!

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