✅ Создание интеллектуального AI-ассистента с Jina Search и LangChain для бизнеса

Создание Интеллектуального ИИ Ассистента с Jina Search, LangChain и Gemini

В современном мире, где информация становится все более доступной, создание интеллектуального ассистента, способного предоставлять актуальные данные в реальном времени, становится важной задачей для бизнеса. В этой статье мы рассмотрим, как можно реализовать такой ассистент, используя инструменты Jina Search, LangChain и Gemini. Мы подробно разберем процесс создания, его практическое применение и пользу для бизнеса.

Что такое Интеллектуальный ИИ Ассистент?

Интеллектуальный ИИ ассистент — это система, способная обрабатывать запросы пользователей и предоставлять ответы, используя как внутренние, так и внешние источники информации. С помощью интеграции Jina Search, LangChain и Gemini, мы можем создать ассистента, который не только отвечает на вопросы, но и предоставляет ссылки на актуальные источники информации. Это особенно полезно для компаний, работающих в быстро меняющихся отраслях, где важна актуальность данных.

Преимущества использования Jina Search, LangChain и Gemini

Актуальность информации: Интеграция с Jina Search позволяет получать свежие данные из интернета, что делает ответы более релевантными.
Гибкость: Использование LangChain обеспечивает возможность настройки и адаптации под конкретные задачи бизнеса.
Удобство: Gemini предоставляет мощные генеративные возможности, позволяя ассистенту формулировать ответы в удобной для пользователя форме.

Практические шаги по внедрению

Теперь давайте рассмотрим, как можно создать такого ассистента, следуя простым шагам:

Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Для начала необходимо установить Python и необходимые библиотеки. Используйте следующую команду:

%pip install --quiet -U "langchain-community>=0.2.16" langchain langchain-google-genai

Шаг 2: Импортирование модулей

Импортируйте необходимые модули для работы с API и обработки данных:

import getpass
import os
import json
from typing import Dict, Any

Шаг 3: Настройка API ключей

Создайте переменные окружения для хранения ваших API ключей:

if not os.environ.get("JINA_API_KEY"):
    os.environ["JINA_API_KEY"] = getpass.getpass("Введите ваш Jina API ключ: ")

if not os.environ.get("GOOGLE_API_KEY"):
    os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = getpass.getpass("Введите ваш Google/Gemini API ключ: ")

Шаг 4: Инициализация инструментов

Инициализируйте инструменты, необходимые для работы ассистента:

from langchain_community.tools import JinaSearch
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableConfig, chain
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, ToolMessage

search_tool = JinaSearch()

Шаг 5: Инициализация модели Gemini

Настройте модель Gemini для генерации ответов:

gemini_model = ChatGoogleGenerativeAI(
    model="gemini-2.0-flash",
    temperature=0.1,
    convert_system_message_to_human=True  
)

Шаг 6: Определение шаблона запроса

Создайте структуру запроса для ассистента:

detailed_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "Вы — интеллектуальный ассистент с доступом к веб-поиску. Когда пользователи задают вопросы, вы можете использовать инструмент поиска Jina для нахождения актуальной информации."),
    ("human", "{user_input}"),
    ("placeholder", "{messages}"),
])

Шаг 7: Привязка инструментов к модели Gemini

Свяжите инструменты с моделью для создания единого рабочего процесса:

gemini_with_tools = gemini_model.bind_tools([search_tool])
main_chain = detailed_prompt | gemini_with_tools

Шаг 8: Определение улучшенной цепочки поиска

Создайте функцию, которая будет обрабатывать запросы пользователей:

@chain
def enhanced_search_chain(user_input: str, config: RunnableConfig):
    input_data = {"user_input": user_input}
    ai_response = main_chain.invoke(input_data, config=config)
   
    if ai_response.tool_calls:
        for tool_call in ai_response.tool_calls:
            tool_result = search_tool.invoke(tool_call)
            # Дальнейшая обработка...
    else:
        return ai_response

Шаг 9: Тестирование ассистента

Проверьте работу ассистента, запустив несколько тестовых запросов:

def test_search_chain():
    test_queries = [
        "Что такое LangChain?",
        "Последние разработки в области ИИ на 2024 год",
        "Как работает LangChain с различными LLM"
    ]
    for query in test_queries:
        response = enhanced_search_chain.invoke(query)
        print(response.content)

Шаг 10: Запуск ассистента

Запустите ассистента и начните взаимодействие с пользователем:

if __name__ == "__main__":
    test_search_chain()
    while True:
        user_query = input("Ваш вопрос: ").strip()
        if user_query.lower() in ['quit', 'exit']:
            break
        response = enhanced_search_chain.invoke(user_query)
        print(response.content)

Заключение

В результате мы создали интеллектуального ассистента, который использует возможности LangChain, Gemini 2.0 Flash и Jina Search для предоставления актуальной информации в реальном времени. Такой ассистент может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность бизнеса, предоставляя пользователям точные и своевременные ответы. Не упустите возможность внедрить подобные решения в свою компанию и оставайтесь на шаг впереди конкурентов!

Для дальнейшего изучения и получения дополнительных примеров кода, загляните на проект на GitHub. Следите за нами для получения новых идей по теме ИИ и управления бизнесом.