

Level Navi Agent Search
紹介 :
Level-Navi Agentは、複雑な問題を分解し、インターネット上の情報を段階的に検索してユーザーの質問に答えることができる、オープンソースの汎用ウェブ検索エージェントフレームワークです。金融、ゲーム、スポーツ、映画、イベントなど5つの分野を網羅するWeb24データセットを提供することで、検索タスクにおけるモデルのパフォーマンス評価の基準を提供します。このフレームワークはゼロショット学習と少ショット学習をサポートし、大規模言語モデルの中国語ウェブ検索エージェント分野における応用にとって重要な参考資料となります。
ターゲットユーザー :
「Level-Navi Agentは、研究者や開発者が、大規模言語モデルの中国語ウェブ検索タスクにおける応用を評価および開発するために適しています。これは、モデルの検索能力に対する標準化された評価ツールを提供し、モデルのパフォーマンス最適化を支援します。」
使用シナリオ
Level-Navi Agentフレームワークを使用することで、研究者はさまざまな大規模言語モデルの中国語ウェブ検索タスクにおけるパフォーマンスを迅速に評価できます。
開発者はこのフレームワークに基づいて、パーソナライズされたウェブ検索エージェントを開発し、検索効率を向上させることができます。
Web24データセットと組み合わせることで、モデルは金融、ゲーム、スポーツなどの分野の検索タスクにおいて、ターゲットを絞ったトレーニングと最適化を行うことができます。
製品特徴
ゼロショット学習と少ショット学習をサポートし、さまざまなモデルのニーズに対応します。
金融、ゲーム、スポーツ、映画、イベントの5つの分野を網羅するWeb24データセットを提供します。
さまざまな大規模言語モデルと互換性があり、柔軟に展開できます。
段階的な検索機能により、複雑な問題を正確に理解します。
オープンソースフレームワークであるため、開発者は簡単に拡張およびカスタマイズできます。
使用チュートリアル
1. プロジェクトのクローン:`git clone https://github.com/chuanruihu/Level-Navi-Agent-Search.git`でコードを取得します。
2. Python仮想環境の作成:`conda create --name ai_search python=3.11`で環境を作成します。
3. 依存関係のインストール:プロジェクトディレクトリに移動して`pip install -r requirements.txt`を実行し、依存関係をインストールします。
4. 検索エンジンのAPI設定:設定ファイルでBing API Keyを設定します。
5. テストの実行:サンプルコード`python terminal.py`を実行してテストします。
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