# 创建宾客信息检索生成（RAG）工具

您信赖的智能体 Alfred 正在筹备本世纪最盛大的晚会。为确保活动顺利进行，Alfred 需要快速获取最新宾客信息。让我们通过定制化的检索增强生成（RAG）工具（基于专属数据集）为 Alfred 赋能。

## 为何选择 RAG 技术？

试想 Alfred 在宾客间穿梭时需即时调取详细信息，传统大语言模型（LLM）可能面临以下挑战：
1. 宾客名单属于特定活动数据，不在模型训练范围内
2. 宾客信息可能频繁变更或更新
3. 需精确检索电子邮件地址等细节信息

这正是检索增强生成（RAG）技术的优势所在！通过结合检索系统与 LLM，Alfred 可按需获取准确、实时的宾客信息。

> [!TIP]
> 您可以选择课程涵盖的任何框架实现本用例，请通过代码标签页选择偏好方案。

## 应用搭建

我们将以 Hugging Face Space 为开发环境，采用结构化 Python 项目构建智能体。这种架构通过功能模块化实现代码整洁，更贴近实际部署场景。

### 项目结构
- **`tools.py`** – 为智能体提供辅助工具  
- **`retriever.py`** – 实现支持知识访问的检索功能  
- **`app.py`** – 整合所有组件形成完整功能智能体（将在本单元最后完成）

实操参考：[Hugging Face Space 示例](https://huggingface.co/spaces/agents-course/Unit_3_Agentic_RAG)，该空间已部署本单元开发的智能体增强 RAG 系统，欢迎克隆体验！

可直接测试下方智能体：
<iframe
	src="https://agents-course-unit-3-agentic-rag.hf.space"
	frameborder="0"
	width="850"
	height="450"
></iframe>

## 数据集概览

数据集 [`agents-course/unit3-invitees`](https://huggingface.co/datasets/agents-course/unit3-invitees/) 包含以下字段：
- **Name**: 宾客全名
- **Relation**: 与主办方关系
- **Description**: 简要传记或趣闻
- **Email Address**: 邀请函发送及跟进联系方式

数据集预览：
<iframe
  src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/unit3-invitees/embed/viewer/default/train"
  frameborder="0"
  width="100%"
  height="560px"
></iframe>

> [!TIP]
> 实际场景可扩展数据集字段，包含饮食偏好、礼品兴趣、禁忌话题等对主持人有用的详细信息。

## 构建宾客信息工具

我们将创建 Alfred 在晚会期间快速检索宾客信息的定制工具，分三步实现：
1. 加载并预处理数据集
2. 创建检索工具
3. 工具与 Alfred 集成

### 步骤一：加载并预处理数据集

首先将原始宾客数据转换为适合检索的格式：

<hfoptions id="agents-frameworks">
<hfoption id="smolagents">

```python
import datasets
from langchain_core.documents import Document

# 加载数据集
guest_dataset = datasets.load_dataset("agents-course/unit3-invitees", split="train")

# 转换为 Document 对象
docs = [
    Document(
        page_content="\n".join([
            f"Name: {guest['name']}",
            f"Relation: {guest['relation']}",
            f"Description: {guest['description']}",
            f"Email: {guest['email']}"
        ]),
        metadata={"name": guest["name"]}
    )
    for guest in guest_dataset
]

```

</hfoption>
<hfoption id="llama-index">

我们将使用 Hugging Face `datasets` 库来加载数据集并将其转换为来自 `llama_index.core.schema` 模块的 `Document` 对象列表。

```python
import datasets
from llama_index.core.schema import Document

# 加载数据集
guest_dataset = datasets.load_dataset("agents-course/unit3-invitees", split="train")

# 转换为 Document 对象
docs = [
    Document(
        text="\n".join([
            f"Name: {guest_dataset['name'][i]}",
            f"Relation: {guest_dataset['relation'][i]}",
            f"Description: {guest_dataset['description'][i]}",
            f"Email: {guest_dataset['email'][i]}"
        ]),
        metadata={"name": guest_dataset['name'][i]}
    )
    for i in range(len(guest_dataset))
]
```

</hfoption>
<hfoption id="langgraph">

我们将使用 Hugging Face `datasets` 库来加载数据集并将其转换为来自 `langchain.docstore.document` 模块的 `Document` 对象列表。

```python
import datasets
from langchain_core.documents import Document

# 加载数据集
guest_dataset = datasets.load_dataset("agents-course/unit3-invitees", split="train")

# 转换为 Document 对象
docs = [
    Document(
        page_content="\n".join([
            f"Name: {guest['name']}",
            f"Relation: {guest['relation']}",
            f"Description: {guest['description']}",
            f"Email: {guest['email']}"
        ]),
        metadata={"name": guest["name"]}
    )
    for guest in guest_dataset
]
```

</hfoption>
</hfoptions>

在上面的代码中，我们：
- 加载数据集
- 将每条房客记录转换为包含格式化内容的 “Document” 对象
- 将 “Document” 对象存储在列表中

这意味着我们已经准备好所有数据，可以开始配置检索功能了。

### 步骤 2：创建检索工具

现在，让我们创建一个自定义工具，Alfred 可以使用它来搜索房客信息。

<hfoptions id="agents-frameworks">
<hfoption id="smolagents">

我们将使用“langchain_community.retrievers”模块中的“BM25Retriever”来创建一个检索工具。

> [!TIP]
> <code>BM25Retriever</code> 是检索的一个很好的起点，但对于更高级的语义搜索，您可以考虑使用基于嵌入的检索器，例如来自 <a href="https://www.sbert.net/">sentence-transformers</a> 的检索器。

```python
from smolagents import Tool
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

class GuestInfoRetrieverTool(Tool):
    name = "guest_info_retriever"
    description = "Retrieves detailed information about gala guests based on their name or relation."
    inputs = {
        "query": {
            "type": "string",
            "description": "The name or relation of the guest you want information about."
        }
    }
    output_type = "string"

    def __init__(self, docs):
        self.is_initialized = False
        self.retriever = BM25Retriever.from_documents(docs)

    def forward(self, query: str):
        results = self.retriever.get_relevant_documents(query)
        if results:
            return "\n\n".join([doc.page_content for doc in results[:3]])
        else:
            return "No matching guest information found."

# 初始化工具
guest_info_tool = GuestInfoRetrieverTool(docs)
```

让我们逐步了解这个工具：
- `name` 和 `description` 帮助智能体了解何时以及如何使用此工具
- `inputs` 定义工具所需的参数（在本例中为搜索查询）
- 我们使用 `BM25Retriever`，这是一种强大的文本检索算法，不需要嵌入
- `forward` 方法处理查询并返回最相关的客人信息

</hfoption>
<hfoption id="llama-index">

我们将使用 `llama_index.retrievers.bm25` 模块中的 `BM25Retriever` 来创建一个检索工具。

> [!TIP]
> <code>BM25Retriever</code> 是一个很好的检索起点，但对于更高级的语义搜索，您可以考虑使用基于嵌入的检索器，例如 <a href="https://www.sbert.net/">sentence-transformers</a> 中的检索器。

```python
from llama_index.core.tools import FunctionTool
from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever

bm25_retriever = BM25Retriever.from_defaults(nodes=docs)

def get_guest_info_retriever(query: str) -> str:
    """Retrieves detailed information about gala guests based on their name or relation."""
    results = bm25_retriever.retrieve(query)
    if results:
        return "\n\n".join([doc.text for doc in results[:3]])
    else:
        return "No matching guest information found."

# 初始化工具
guest_info_tool = FunctionTool.from_defaults(get_guest_info_retriever)
```

让我们逐步了解这个工具。
- 文档字符串帮助智能体了解何时以及如何使用此工具
- 类型装饰器定义了工具所需的参数（在本例中为搜索查询）
- 我们使用 `BM25Retriever`，这是一种强大的文本检索算法，不需要嵌入
- 该方法处理查询并返回最相关的客人信息

</hfoption>
<hfoption id="langgraph">

我们将使用 `langchain_community.retrievers` 模块中的 `BM25Retriever` 来创建一个检索工具。

> [!TIP]
> <code>BM25Retriever</code> 是一个很好的检索起点，但对于更高级的语义搜索，您可以考虑使用基于嵌入的检索器，例如 <a href="https://www.sbert.net/">sentence-transformers</a> 中的检索器。

```python
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
from langchain_core.tools import Tool

bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs)

def extract_text(query: str) -> str:
    """Retrieves detailed information about gala guests based on their name or relation."""
    results = bm25_retriever.invoke(query)
    if results:
        return "\n\n".join([doc.page_content for doc in results[:3]])
    else:
        return "No matching guest information found."

guest_info_tool = Tool(
    name="guest_info_retriever",
    func=extract_text,
    description="Retrieves detailed information about gala guests based on their name or relation."
)
```

让我们逐步了解这个工具。
- `name` 和 `description` 帮助智能体了解何时以及如何使用此工具。
- 类型装饰器定义了工具所需的参数（在本例中为搜索查询）。
- 我们使用 `BM25Retriever`，这是一种强大的文本检索算法，无需嵌入。
- 该方法处理查询并返回最相关的客人信息。


</hfoption>
</hfoptions>

### 步骤 3：将工具与 Alfred 集成

最后，让我们创建智能体并为其配备自定义工具，将所有内容整合在一起：

<hfoptions id="agents-frameworks">
<hfoption id="smolagents">

```python
from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel

# 初始化 Hugging Face 模型
model = InferenceClientModel()

# 使用宾客信息工具创建我们的晚会智能体 Alfred
alfred = CodeAgent(tools=[guest_info_tool], model=model)

# Example query Alfred might receive during the gala
response = alfred.run("Tell me about our guest named 'Lady Ada Lovelace'.")

print("🎩 Alfred's Response:")
print(response)
```

预期输出：

```
🎩 Alfred's Response:
根据我检索到的信息，艾达·洛夫莱斯夫人是一位受人尊敬的数学家和朋友。她因其在数学和计算机领域的开创性工作而闻名，并因其在查尔斯·巴贝奇的分析机方面的贡献而被誉为第一位计算机程序员。她的电子邮件地址是 ada.lovelace@example.com。
```

这最后一步具体做了什么：
- 我们使用 `InferenceClientModel` 类初始化 Hugging Face 模型
- 我们将智能体 (Alfred) 创建为 `CodeAgent`，它可以执行 Python 代码来解决问题
- 我们让 Alfred 检索一位名叫“Lady Ada Lovelace”的客人的信息

</hfoption>
<hfoption id="llama-index">

```python
from llama_index.core.agent.workflow import AgentWorkflow
from llama_index.llms.huggingface_api import HuggingFaceInferenceAPI

# 初始化 Hugging Face 模型
llm = HuggingFaceInferenceAPI(model_name="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")

# 使用宾客信息工具创建我们的晚会智能体 Alfred
alfred = AgentWorkflow.from_tools_or_functions(
    [guest_info_tool],
    llm=llm,
)

# Example query Alfred might receive during the gala
response = await alfred.run("Tell me about our guest named 'Lady Ada Lovelace'.")

print("🎩 Alfred's Response:")
print(response)
```

预期输出：

```
🎩 Alfred's Response:
Lady Ada Lovelace 是一位受人尊敬的数学家和朋友，因其在数学和计算领域的开创性工作而闻名。她因参与查尔斯·巴贝奇的分析机研究而被誉为第一位计算机程序员。她的邮箱是 ada.lovelace@example.com。
```

这最后一步具体做了什么：
- 我们使用 `HuggingFaceInferenceAPI` 类初始化 Hugging Face 模型
- 我们将智能体 (Alfred) 创建为 `AgentWorkflow`，其中包含我们刚刚创建的工具
- 我们请求 Alfred 检索名为“Lady Ada Lovelace”的客人的信息

</hfoption>
<hfoption id="langgraph">

```python
from typing import TypedDict, Annotated
from langgraph.graph.message import add_messages
from langchain_core.messages import AnyMessage, HumanMessage, AIMessage
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from langgraph.graph import START, StateGraph
from langgraph.prebuilt import tools_condition
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint, ChatHuggingFace

# 生成聊天界面，包括工具
llm = HuggingFaceEndpoint(
    repo_id="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct",
    huggingfacehub_api_token=HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN,
)

chat = ChatHuggingFace(llm=llm, verbose=True)
tools = [guest_info_tool]
chat_with_tools = chat.bind_tools(tools)

# 生成 AgentState 和 Agent 图
class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list[AnyMessage], add_messages]

def assistant(state: AgentState):
    return {
        "messages": [chat_with_tools.invoke(state["messages"])],
    }

## 构建流程图
builder = StateGraph(AgentState)

# 定义节点：这些节点完成工作
builder.add_node("assistant", assistant)
builder.add_node("tools", ToolNode(tools))

# 定义边：这些决定了控制流如何移动
builder.add_edge(START, "assistant")
builder.add_conditional_edges(
    "assistant",
    # If the latest message requires a tool, route to tools
    # Otherwise, provide a direct response
    tools_condition,
)
builder.add_edge("tools", "assistant")
alfred = builder.compile()

messages = [HumanMessage(content="Tell me about our guest named 'Lady Ada Lovelace'.")]
response = alfred.invoke({"messages": messages})

print("🎩 Alfred's Response:")
print(response['messages'][-1].content)
```

预期输出：

```
🎩 Alfred's Response:
Lady Ada Lovelace 是一位受人尊敬的数学家和计算机领域的先驱，由于她在查尔斯·巴贝奇的分析机上所做的工作，她经常被誉为第一位计算机程序员。
```

这最后一步具体做了什么：
- 我们使用 `HuggingFaceEndpoint` 类初始化 Hugging Face 模型。我们还生成了一个聊天界面并附加了工具。
- 我们将智能体 (Alfred) 创建为一个 `StateGraph`，它使用一条边连接两个节点（`Assistant` 和 `tools`）。
- 我们让 Alfred 检索一位名叫“Lady Ada Lovelace”的客人的信息。

</hfoption>
</hfoptions>

## 互动示例

在晚会上，对话可能像这样进行：

**你**：“Alfred，那位正在和大使说话的先生是谁？”

**Alfred** *快速搜索嘉宾数据库* “先生，那是尼古拉·特斯拉博士。他是你大学时代的老朋友。他最近申请了一种新的无线能量传输系统的专利，很乐意和你讨论一下。不过别忘了，他对鸽子很感兴趣，所以这或许会成为一次很好的闲聊。”

```json
{
    "name": "Dr. Nikola Tesla",
    "relation": "old friend from university days",  
    "description": "Dr. Nikola Tesla is an old friend from your university days. He's recently patented a new wireless energy transmission system and would be delighted to discuss it with you. Just remember he's passionate about pigeons, so that might make for good small talk.",
    "email": "nikola.tesla@gmail.com"
}
```

## 更进一步

既然 Alfred 可以检索宾客信息，不妨考虑如何增强这个系统：

1. **改进检索器**，使用更复杂的算法，例如 [sentence-transformers](https://www.sbert.net/)
2. **实现对话记忆**，让 Alfred 记住之前的互动
3. **结合网页搜索**，获取陌生宾客的最新信息
4. **整合多个索引**，从经过验证的来源获取更完整的信息

现在，Alfred 已经完全有能力轻松处理宾客的咨询，确保您的晚会成为本世纪最精致、最令人愉悦的盛事！

<提示>
尝试扩展检索工具，使其能够根据每位宾客的兴趣或背景返回对话开场白。您将如何修改该工具来实现这一点？

完成后，在 <code>retriever.py</code> 文件中实现您的宾客检索工具。
</提示>
