Введение в создание ReAct-агента с использованием логики Пролога, Gemini и LangGraph
В современном мире автоматизации бизнеса искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью многих процессов. Одним из интересных направлений является интеграция символической логики с генеративным ИИ. В этой статье мы рассмотрим, как создать инструмент, использующий ReAct-агента, который объединяет логику Пролога с Gemini и LangGraph. Мы сосредоточимся на практическом применении, преимуществах и возможных затратах, чтобы вы могли оценить целесообразность внедрения таких решений в вашу работу.
Что такое ReAct-агент?
ReAct-агент — это система, способная выполнять логические выводы и принимать решения на основе заданной информации. Он может использоваться для анализа данных, автоматизации задач и улучшения взаимодействия с клиентами. Объединение символической логики и генеративного ИИ позволяет создавать более интеллектуальные и адаптивные решения.
Преимущества интеграции логики Пролога с Gemini и LangGraph
- Улучшенная логика принятия решений: Символическая логика позволяет агенту делать выводы на основе заранее заданных правил, что повышает точность и надежность.
- Гибкость: Интеграция с Gemini и LangGraph дает возможность использовать мощные генеративные модели для обработки естественного языка и создания сложных ответов.
- Эффективность: Автоматизация рутинных задач позволяет сэкономить время и ресурсы, что особенно важно для бизнеса.
Практическое применение
Давайте рассмотрим, как можно реализовать ReAct-агента, используя логику Пролога. Мы создадим базу знаний, которая будет содержать информацию о семейных отношениях и математических операциях. Это позволит агенту выполнять запросы и предоставлять полезные ответы.
Настройка окружения
Для начала вам потребуется установить SWI-Prolog и необходимые пакеты Python. Это можно сделать с помощью следующих команд:
!apt-get install swi-prolog -y !pip install pyswip langchain-google-genai langgraph langchain-core
Импорт библиотек и настройка интерфейса
После установки библиотек мы загружаем их в нашу программу и настраиваем интерфейс для работы с Прологом:
import os from pyswip import Prolog from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_core.tools import tool from langgraph.prebuilt import create_react_agent import json GOOGLE_API_KEY = "Используйте свой собственный API ключ" os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = GOOGLE_API_KEY llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-flash", temperature=0)
Создание класса для работы с Прологом
Создадим класс, который будет управлять нашей базой знаний и выполнять запросы:
class AdvancedPrologInterface:
def __init__(self):
self.prolog = Prolog()
self._load_knowledge_base()
def _load_knowledge_base(self):
rules = [
"parent(john, mary, alice)",
"parent(john, mary, bob)",
"parent(bob, susan, charlie)",
"parent(alice, david, emma)",
"parent(charlie, lisa, frank)",
"male(john)", "male(bob)", "male(david)", "male(charlie)", "male(frank)",
"female(mary)", "female(alice)", "female(susan)", "female(emma)", "female(lisa)",
"grandparent(X, Z) :- parent(X, _, Y), parent(Y, _, Z)",
"sibling(X, Y) :- parent(P1, P2, X), parent(P1, P2, Y), X \\= Y"
]
for rule in rules:
try:
self.prolog.assertz(rule)
except Exception as e:
print(f"Warning: Could not assert rule '{rule}': {e}")
def query(self, query_string):
try:
results = list(self.prolog.query(query_string))
return results if results else [{"result": "No solutions found"}]
except Exception as e:
return [{"error": f"Query failed: {str(e)}"}]
Определение инструментов для взаимодействия с базой знаний
Теперь мы создадим несколько инструментов для выполнения запросов к базе знаний:
@tool
def family_relationships(query: str) -> str:
results = prolog_interface.query(query)
return json.dumps(results, indent=2)
Создание ReAct-агента
Теперь, когда у нас есть инструменты, мы можем создать ReAct-агента, который будет использовать их для обработки запросов:
tools = [family_relationships] agent = create_react_agent(llm, tools)
Запуск анализа семейных отношений
Давайте протестируем нашего агента, задав ему несколько вопросов о семейных отношениях:
def run_family_analysis():
queries = [
"Кто все родители в базе данных семьи?",
"Найдите все отношения бабушка-внук",
"Покажите мне всех братьев и сестер в семье"
]
for query in queries:
response = agent.invoke({"messages": [("human", query)]})
answer = response["messages"][-1].content
print(f"Ответ: {answer}")
Заключение
В данной статье мы рассмотрели, как создать ReAct-агента, который объединяет логику Пролога с современными генеративными ИИ-технологиями. Это решение открывает новые горизонты для автоматизации бизнес-процессов, позволяя эффективно анализировать данные и принимать обоснованные решения. Интеграция символической логики с ИИ может значительно повысить эффективность работы и снизить затраты.
Если вы хотите углубиться в эту тему, рекомендуем экспериментировать с расширением базы знаний и адаптацией фреймворка под свои нужды. Возможности безграничны!
