openai-swam-simple-rag：OpenAI Swarm多智能体简单实现

banq

此存储库演示了一个基于 OpenAI Swarm 的简单系统，用于使用检索增强生成 (RAG) 进行多代理编排。它使用 FAISS 和 OpenAI 模型处理摘要、情绪分析、关键字提取和文档搜索等任务，展示了协作代理的强大功能。

特征

  • 多代理系统：利用 Swarm 框架来协调专门的代理。
  • 文本分析：执行情感分析、总结和关键词提取。
  • 文档搜索：使用 FAISS 进行有效的基于相似性的文档检索。
  • 检索增强生成 (RAG)：使用相关上下文和 OpenAI 语言模型增强文档查询。

安装
克隆存储库：

git clone https://github.com/lesteroliver911/openai-swam-simple-rag.git
cd openai-swam-simple-rag

安装所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

设置环境变量：

.env在根目录中创建一个文件并添加您的 OpenAI API 密钥：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

用法
通过运行以下命令启动应用程序：

python app.py

系统将提示您加载文档，并可以通过命令行界面与代理进行交互：

  • 总结
  • 关键词提取
  • 文档搜索
命令：
  • 键入load_documents以加载文本文件进行分析。
  • 询问诸如“总结这份文件”或“文本的情感是什么？”之类的问题。
  • 输入exit退出。
例子
  • 加载文档： 

User: load_documents
Enter the path to the text file: /path/to/your/document.txt


总结一下加载的文档：

User: Summarize the document
Text Analyzer: [Generated summary]


智能体应用
该系统运行一组具有专门任务的代理。每个代理使用 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型来处理查询，例如：

  • 情感分析：分析给定文档的情感。
  • 摘要：生成简洁的文本摘要。
  • 关键词提取：识别内容中的关键词。
  • 文档搜索：使用 FAISS 从文档中检索最相关的部分。