概念讲解
在LlamaIndex中，工具选择与优化是构建高效智能应用的关键环节。工具选择决定了系统在面对复杂任务时如何调用不同的功能模块，而优化则确保了这些调用的效率和准确性。主要概念包括：
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工具定义：明确每个工具的功能、输入输出格式以及适用场景。
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工具选择策略：根据用户查询和上下文信息，自动选择最合适的工具组合。
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工具执行顺序：确定工具的执行顺序，以最小化执行时间和资源消耗。
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结果整合：将多个工具的结果整合为一个连贯的响应。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何在LlamaIndex中实现自定义工具选择逻辑：
Python
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from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.tools import FunctionTool, tool
from llama_index.llms import OpenAI
from llama_index import QueryEngine, RetrieverQueryEngine
from typing import Optional, Dict, Any, List
# 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
# 构建向量索引
index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 定义工具：获取当前天气
@tool
def get_weather(location: str) -> str:
"""获取指定位置的当前天气"""
# 这里可以调用实际的天气API
return f"{location}的当前天气是晴天，温度25度。"
# 定义工具：查询知识库
@tool
def query_knowledge_base(query: str) -> str:
"""查询知识库中的信息"""
# 这里可以调用实际的知识库查询逻辑
return f"知识库中关于{query}的信息：..."
# 定义工具列表
tools = [
FunctionTool(get_weather),
FunctionTool(query_knowledge_base),
]
# 自定义工具选择逻辑
def custom_tool_selector(query: str) -> List[str]:
"""根据查询内容选择合适的工具"""
if "天气" in query:
return ["get_weather"]
elif "知识库" in query:
return ["query_knowledge_base"]
else:
return []
# 构建查询引擎
query_engine = QueryEngine(
index=index,
tools=tools,
tool_selector=custom_tool_selector,
llm=OpenAI(temperature=0.7),
)
# 执行查询
response = query_engine.query("北京的天气怎么样？")
print(response)
response = query_engine.query("查询知识库中关于公司的信息。")
print(response)应用场景
工具选择与优化在以下场景中具有重要应用：
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复杂任务自动化：在需要多步骤处理的任务中，如数据收集、处理和报告生成。
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多源信息整合：结合多个数据源（如知识库、实时API、数据库）提供综合答案。
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智能助手：构建能够处理多种任务的智能助手，如同时回答知识库问题和执行外部操作。
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领域特定应用：在特定领域（如医疗、金融）中，根据领域需求选择合适的工具组合。
注意事项
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工具定义清晰：确保每个工具的功能和参数定义清晰，避免歧义。
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工具选择逻辑：合理设计工具选择逻辑，确保系统能够根据查询自动选择最合适的工具。
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性能优化：优化工具执行顺序和资源使用，减少执行时间和资源消耗。
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错误处理：实现 robust 的错误处理机制，确保工具调用失败时系统能够优雅降级。
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安全性：确保工具调用符合安全规范，特别是在涉及外部API和敏感数据时。
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用户反馈：收集用户反馈，持续优化工具选择逻辑和执行策略。
通过合理利用LlamaIndex的工具选择与优化功能，开发者可以构建更加智能和高效的复杂应用，满足多样化和复杂化的需求。