このAIを搭載したチャットボット、Agribotは、農(nóng)家や愛好家に多言語の農(nóng)業(yè)情報(bào)を提供します。 この記事では、その機(jī)能、アーキテクチャ、コードについて詳しく説明し、ユーザーフレンドリーな設(shè)計(jì)と高度なテクノロジー統(tǒng)合を強(qiáng)調(diào)しています。 農(nóng)業(yè)部門は、タイムリーで正確な情報(bào)に大きく依存しています。 Agribotは、リアルタイムデータと多言語サポートでこのニーズに対応しています。

目次

Agribotの主要な機(jī)能
Agribotのテクノロジースタック
Agribotの構(gòu)築：ステップバイステップガイド
• 必要なライブラリのインポート
  環(huán)境変數(shù)の読み込み
  AIツールの初期化
  • 言語モデルの読み込み
  翻訳関數(shù)の実裝
  會(huì)話のメモリの管理
  會(huì)話エージェントの作成
  rimtriplitチャットインターフェイスの設(shè)計(jì)
  コードの內(nèi)訳
テストAgribot
將來の機(jī)能強(qiáng)化
結(jié)論

この畫像は、流線のアグリボットアプリの多言語、會(huì)話、リアルタイムインターフェイスを示しています。

Agribotの重要な機(jī)能agribotには、いくつかの重要な機(jī)能があります：

多言語のサポート：

英語、ヒンディー語、テルグ語、タミル語、ベンガル語、マラーティー語、パンジャブ語。

• ai-powered會(huì)話：インテリジェントなコンテキスト応答のためにllama 3-70bモデルを採(cǎi)用しています。
リアルタイムの情報(bào)：
• Wikipedia、Arxiv、およびDuckduckgoと統(tǒng)合して、最新の農(nóng)業(yè)データを統(tǒng)合してください。 コンテキストメモリ：
スムーズなユーザーエクスペリエンスのために以前の相互作用を保持しています。
• 直感的なインターフェイス：ナビゲーションを容易にするためにstreamlitを使用して構(gòu)築されています。
• agribotのテクノロジースタック
• agribotは使用します：

FrontEnd：

バックエンド：

langchain、openai llm（GROQ APIを介して）

• 検索エンジン： wikipedia、arxiv、duckduckgo
• 翻訳：google翻訳api
• メモリ：langchain conversationbuffermemory
• ビルディングアグリボット：ステップバイステップガイド
• Agribotの電動(dòng)コードの詳細(xì)については、以下に詳しく説明しています 1。ライブラリのインポート：

UI用の流線やエージェント作成用のラングチェーンなど、必須ライブラリがインポートされます。 言語翻訳を処理します。

2。環(huán)境変數(shù)の読み込み：

APIキーやその他の機(jī)密情報(bào)を

import os
import time
import streamlit as st
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun, ArxivQueryRun, DuckDuckGoSearchRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper, ArxivAPIWrapper, DuckDuckGoSearchAPIWrapper
from langdetect import detect
from deep_translator import GoogleTranslator
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

ファイルからロードします。

deep_translator3。 AIツールの初期化：

情報(bào)検索ツールは初期化され、効率的な応答時(shí)間のために構(gòu)成されています。

4。言語モデルの読み込み：

import os
import time
import streamlit as st
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun, ArxivQueryRun, DuckDuckGoSearchRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper, ArxivAPIWrapper, DuckDuckGoSearchAPIWrapper
from langdetect import detect
from deep_translator import GoogleTranslator
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv

GROQ APIを介してLlama 3-70B言語モデルをロードします。

5。翻訳関數(shù)：

load_dotenv(find_dotenv())

これらの関數(shù)は、

ライブラリを使用して英語との間の翻訳を処理します。 deep_translator

6。メモリ管理：

セッション全體で永続的なチャットメモリを保証します

wiki = WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper(top_k_results=1, doc_content_chars_max=200))
arxiv = ArxivQueryRun(api_wrapper=ArxivAPIWrapper(top_k_results=1, doc_content_chars_max=200))
duckduckgo_search = DuckDuckGoSearchRun(api_wrapper=DuckDuckGoSearchAPIWrapper(region="in-en", time="y", max_results=2))
tools = [wiki, arxiv, duckduckgo_search]

7。會(huì)話エージェントの作成：

Langchainを使用して、會(huì)話エージェントを初期化します。

def load_llm():
    return ChatOpenAI(
        model_name="llama3-70b-8192",
        temperature=1,
        openai_api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY"),
        openai_api_base="https://api.groq.com/openai/v1"
    )

8。 Streemlit Chat UI：

このセクションでは、Rimelitチャットインターフェイスを構(gòu)築します。 （簡(jiǎn)潔にするために完全なコードは省略されていますが、重要な要素は上記で説明されています。）

def translate_to_english(text):
    # ... (Translation logic) ...
def translate_back(text, target_lang):
    # ... (Translation logic) ...

コードの內(nèi)訳：

コードは、retremlitを使用してユーザーフレンドリーなチャットインターフェイスを作成します。 ユーザーの入力は英語に翻訳され、Langchainエージェント（LLMと検索ツールを使用）によって処理され、応答はユーザーの元の言語に翻訳されます。 メモリ管理により、會(huì)話のコンテキストが保証されます。 エラー処理と再試行メカニズムは堅(jiān)牢性を改善します

agribot のテスト

（AgribotのUIと異なる言語の応答を示す畫像は、元の入力に含まれています。これらの畫像はここに配置されます。）

） 將來の機(jī)能強(qiáng)化

音聲入力/出力 農(nóng)業(yè)データの微調(diào)整

ui/uxの改善
• 結(jié)論

Agribotは、農(nóng)家をサポートするためのAIおよび多言語機(jī)能を活用する貴重なツールです。リアルタイムの情報(bào)、翻訳、會(huì)話のメモリの組み合わせにより、獨(dú)自のリソースになります。 さらなる開発により、その機(jī)能が強(qiáng)化され、機(jī)能が拡大されます。

以上がAgri Bot：Langchainを使用している農(nóng)家向けの多言語AIエージェントの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。