一文講透 AI Agent 與 AI Workflow 的區別和深度解析：從自動化到智能化的演進
Llama 3 是由 Meta AI 開發的最先進的語言模型，擅長理解和生成類似人類的文本。憑借其令人印象深刻的自然語言處理能力，Llama 3 可以理解復雜的查詢、提供準確的響應并參與與上下文相關的對話。它能夠處理廣泛的主題和處理效率，使其成為構建智能應用程序的理想選擇。想測試Llama 3的威力嗎？立即與 Anakin AI 聊天！（它支持任何可用的 AI 模型！
檢索增強生成 （RAG） 是一種將信息檢索和語言生成相結合以提高問答系統性能的技術。簡單來說，RAG 允許 AI 模型從知識庫或文檔中檢索相關信息，并使用該信息對用戶查詢生成更準確和上下文適當的響應。通過利用檢索和生成的強大功能，RAG 能夠創建智能聊天機器人和問答應用程序，為用戶提供高度相關和信息豐富的響應。對于想要在沒有編碼經驗的情況下運行 RAG 系統的用戶，您可以嘗試 Anakin AI，在那里您可以使用 No Code Builder 創建很棒的 AI 應用程序！
在開始之前，請確保已安裝以下先決條件：
您可以通過運行以下命令來安裝所需的庫：
pip install streamlit
pip install llamalang
pip install chainlang首先，讓我們設置 Streamlit 應用程序的基本結構。創建一個名為 app.py 的新 Python 文件，并添加以下代碼：
import streamlit as st
st.title('Llama 3 RAG Application')
st.write('Enter the URL of the webpage you want to chat with:')
url_input = st.text_input('URL', '')
if st.button('Chat with Webpage'):
# Your code here
pass此代碼設置 Streamlit 應用程序的基本結構，包括標題、說明和供用戶輸入網頁 URL 的輸入字段。
接下來，我們需要從指定的網頁加載數據并對其進行處理以供進一步使用。將以下代碼添加到 app.py：
from llamalang import Llama
from chainlang import Chain
# Load webpage data
webpage_data = Llama.load(url_input)
# Process the webpage data
processed_data = Chain.process(webpage_data)在這里，我們使用 Llama 來加載網頁數據。然后，我們使用 Chain 將加載的文檔拆分為更小的塊。
為了能夠從網頁中有效地檢索相關信息，我們需要創建嵌入和向量存儲。添加以下代碼：
from llamalang import Embedder
from chainlang import VectorStore
# Create Ollama embedder
embedder = Embedder(model='l3')
# Create vector store
vector_store = VectorStore(processed_data, embedder)我們使用 Embedder 類創建 Ollama 嵌入并指定模型。然后，我們使用該 VectorStore 類創建一個向量存儲，傳遞拆分文檔和嵌入。
現在，讓我們定義一個函數，該函數利用 Ollama Llama-3 模型根據用戶的問題和相關上下文生成響應。添加以下代碼：
from llamalang import Llama
def generate_response(question, context):
# Format the prompt
prompt = f'Question:
