Mejora a los agentes de IA con la integración de búsqueda LangChain Tavily

Name: Lynn Mikami

Published on 30/4/2024

Tavily Search: Mejorando a los agentes de IA con capacidades de búsqueda en tiempo real

Resumen del artículo:

Tavily Search es un motor de búsqueda diseñado para proporcionar resultados en tiempo real, precisos y reales específicamente para los agentes de IA.
Al integrar Tavily Search con los agentes de IA se pueden mejorar sus capacidades permitiéndoles acceder a información actualizada.
Este artículo describe el proceso de configuración de la integración, el uso individual de Tavily Search y su integración con otras herramientas y plataformas de IA.

Introducción

Imagina que estás trabajando en el entrenamiento de un agente de IA modelo de lenguaje. Has dedicado horas afinando sus respuestas para asegurarte de que genere información precisa y útil. Sin embargo, hay algo que falta: un motor de búsqueda confiable que pueda proporcionar resultados en tiempo real, precisos y reales. Aquí es donde entra Tavily Search, un motor de búsqueda especializado diseñado específicamente para agentes de IA como el tuyo. En este artículo exploraremos cómo Tavily Search puede mejorar las capacidades de los agentes de IA y proporcionaremos instrucciones paso a paso sobre su integración.

Configuración de la integración

Antes de sumergirnos en los detalles sobre el uso de Tavily Search, vamos a discutir el proceso de configuración inicial. Para comenzar, deberás instalar dos paquetes de Python: langchain-community y tavily-python. Estos paquetes se pueden instalar fácilmente usando pip. Una vez instalados, deberás configurar tu clave de API de Tavily como una variable de entorno. Esta clave es necesaria para autenticar tus solicitudes a la API de búsqueda de Tavily.

Uso individual de Tavily Search

Una vez que hayas configurado correctamente la integración, podrás comenzar a usar Tavily Search de forma individual. Para hacer esto, deberás importar la clase TavilySearchResults del módulo langchain_community.tools.tavily_search.

Para realizar una búsqueda utilizando Tavily Search, primero deberás crear una instancia de la clase TavilySearchResults. Esta instancia será tu punto de entrada a la funcionalidad de Tavily Search. Una vez creada, podrás usar el método invoke() de esta instancia para realizar una búsqueda. Este método recibe como entrada un diccionario con la clave "query" y devuelve una lista de resultados de búsqueda.

Supongamos que quieres buscar información sobre las últimas inundaciones en Burning Man. Simplemente puedes crear una instancia de la clase TavilySearchResults e invocar el método invoke() con la consulta "¿Qué pasó en las últimas inundaciones de Burning Man?". El método devolverá una lista de resultados de búsqueda, cada uno conteniendo una URL y un fragmento de contenido relacionado con tu consulta.

Integración de Tavily Search con otras herramientas y plataformas de IA

Si bien el uso individual de Tavily Search puede ser de gran ayuda, su verdadero potencial radica en su integración con otras herramientas y plataformas de IA. Veamos un ejemplo de integración con OpenAI Functions y LangSmith Hub.

Para integrar Tavily Search con estas herramientas, deberás instalar dos paquetes adicionales de Python: langchain-openai y langchainhub. Una vez instalados, podrás crear un agente de IA utilizando la clase AgentExecutor del módulo langchain.agents. Esta clase te permite configurar tu agente de IA con un modelo de lenguaje ChatOpenAI (LLM) y la herramienta TavilySearchResults.

Ahora podrás usar el método agent_executor.invoke() para ejecutar tu cadena de agentes y obtener los resultados de búsqueda. Este método activa la ejecución de tu agente de IA, que incluye generar respuestas utilizando el modelo de lenguaje ChatOpenAI LLM y obtener información relevante utilizando Tavily Search.

Entendiendo la salida

Cuando recibas los resultados de búsqueda de Tavily Search, notarás un formato estructurado que incluye URL y fragmentos de contenido relacionados con tu consulta. Consideremos la consulta de ejemplo "¿Qué pasó en las últimas inundaciones de Burning Man?" y su salida correspondiente.

La salida puede incluir enlaces a noticias, publicaciones de blog u otras fuentes relevantes que proporcionen información sobre las últimas inundaciones en Burning Man. Cada resultado de búsqueda también incluirá un fragmento de contenido, que te brindará un adelanto de la información disponible en la URL proporcionada.

Es importante destacar que la salida obtenida de Tavily Search está adaptada a tu consulta de búsqueda específica. Esto significa que el motor de búsqueda tiene en cuenta el contexto de tu consulta y se esfuerza por proporcionar los resultados más relevantes y precisos.

Al integrar Tavily Search con tus agentes de IA, podrás asegurarte de que tengan acceso a información en tiempo real, precisa y real. Ya sea que estés entrenando un agente de IA modelo de lenguaje o utilizándolo con fines de investigación, Tavily Search puede mejorar significativamente sus capacidades.

En la siguiente sección, exploraremos las ventajas y desventajas de usar Tavily Search y discutiremos sus posibles limitaciones. También proporcionaremos algunos recursos adicionales para una exploración más profunda.

Ventajas de usar Tavily Search:

Proporciona resultados en tiempo real, precisos y reales adaptados a las necesidades de los agentes de IA.
Puede integrarse fácilmente con otras herramientas y plataformas de IA.
Ofrece un proceso de configuración sencillo y capacidades de búsqueda en tiempo real.

Desventajas y posibles limitaciones:

Documentación limitada sobre características y capacidades específicas.
Los ejemplos proporcionados en la documentación son básicos y pueden no cubrir todos los casos de uso potenciales.

Ahora que hemos explorado el proceso de configuración y el uso individual de Tavily Search, echemos un vistazo más de cerca a algunas comparaciones de referencia y tutoriales detallados paso a paso sobre la integración de Tavily Search con otras herramientas y plataformas de IA.

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Integración de la Búsqueda Tavily con Agentes de Inteligencia Artificial: Una Guía Paso a Paso

Introducción

Imagina tener un agente de IA que pueda proporcionarte información en tiempo real, precisa y objetiva. Ya seas un desarrollador o un usuario, tener acceso a un motor de búsqueda diseñado específicamente para agentes de IA puede mejorar enormemente las capacidades de tus aplicaciones de IA. Ingresa Tavily Search, un potente motor de búsqueda optimizado para agentes de IA. En esta guía, te guiaremos a través del proceso de integración de Tavily Search con tus agentes de IA, permitiéndoles acceder a la gran cantidad de información disponible en la web.

Configuración de la Integración

Antes de sumergirnos en el proceso de integración, hay unos pasos iniciales que debes seguir para configurar Tavily Search.

Instala los paquetes necesarios: Para usar Tavily Search, deberás instalar los paquetes langchain-community y tavily-python utilizando pip. Ejecuta el siguiente comando en tu terminal:
```
pip install langchain-community tavily-python
```
Configura la clave de API de Tavily: Para autenticar tus solicitudes a la API de búsqueda de Tavily, deberás configurar tu clave de API de Tavily como una variable de entorno. Esto se puede hacer agregando la siguiente línea a tu código:
```
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "<TU_CLAVE_DE_API>"
```
Asegúrate de reemplazar <TU_CLAVE_DE_API> por tu clave de API de Tavily real.

Con estos pasos iniciales completados, ahora estás listo para comenzar a utilizar Tavily Search con tus agentes de IA.

Uso Individual de Tavily Search

Si deseas utilizar Tavily Search por sí solo, sin integrarlo con otras herramientas o plataformas de IA, puedes hacerlo siguiendo estos pasos:

Importa la clase TavilySearchResults: Comienza importando la clase TavilySearchResults del módulo langchain.tools.tavily_search. Esta clase proporciona los métodos necesarios para interactuar con la API de búsqueda de Tavily.
```
from langchain.tools.tavily_search import TavilySearchResults
```
Crea una instancia de la clase TavilySearchResults: A continuación, crea una instancia de la clase TavilySearchResults llamando a su constructor.
```
tavily_tool = TavilySearchResults(api_wrapper=search)
```
Realiza una búsqueda: Por último, puedes realizar una búsqueda utilizando el método invoke() de la clase TavilySearchResults. Simplemente proporciona una consulta como argumento al método invoke().
```
query = "¿Qué ocurrió en las últimas inundaciones de Burning Man?"
results = tavily_tool.invoke(query)
```
El método invoke() devolverá una lista de resultados de búsqueda, que luego puedes procesar y mostrar.

Integración de Tavily Search con otras Herramientas y Plataformas de IA

Tavily Search también se puede integrar perfectamente con otras herramientas y plataformas de IA. Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes integrar Tavily Search con OpenAI Functions y LangSmith Hub:

Instala los paquetes adicionales: Además de los paquetes langchain-community y tavily-python, también deberás instalar los paquetes langchain-openai y langchainhub. Ejecuta el siguiente comando en tu terminal:
```
pip install langchain-openai langchainhub
```

Crea un agente de IA: A continuación, deberás crear un agente de IA utilizando la clase AgentExecutor del módulo langchain.agents. Esta clase te permite definir una secuencia de acciones a ejecutar por el agente.

from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.tools.tavily_search import TavilySearchResults
 
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.7)
search = TavilySearchAPIWrapper()
tavily_tool = TavilySearchResults(api_wrapper=search)
 
agent_chain = initialize_agent(
    [tavily_tool],
    llm,
    agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

Ejecuta el agente: Por último, puedes ejecutar el agente llamando al método run() de la clase AgentExecutor y proporcionando una consulta como argumento.
```
query = "¿Qué ocurrió en las últimas inundaciones de Burning Man?"
response = agent_chain.run(query)
```
El método run() ejecutará la secuencia de acciones definida para el agente, incluida la acción de Búsqueda en Tavily, y devolverá la respuesta final.

Entendiendo la Salida

Cuando realizas una búsqueda utilizando Tavily Search, recibirás una lista de resultados de búsqueda. Cada resultado de búsqueda contiene una URL y un fragmento de contenido que proporciona un breve resumen del contenido de la página. La salida está adaptada a la consulta de búsqueda, brindándote los resultados más relevantes e informativos.

Por ejemplo, digamos que realizas una búsqueda con la consulta "¿Qué ocurrió en las últimas inundaciones de Burning Man?". La salida podría verse así:

[{'url': 'https://www.theguardian.com/culture/2023/sep/03/burning-man-nevada-festival-floods', 'content': 'More on this story\nMore on this story\nBurning Man revelers begin exodus from festival after road reopens\nBurning Man festival-goers trapped in desert as rain turns site to mud\n\nOfficials investigate death at Burning Man as thousands stranded by floods\n\nBurning Man festivalgoers surrounded by mud in Nevada desert – video\nBurning Man attendees roadblocked by climate activists: ‘They have a privileged mindset’\n\nin our favor. We will let you know. It could be sooner, and it could be later,” said an update on the Burning Man website on Saturday evening.'}, {...}, {...}]

En este ejemplo, puedes ver que los resultados de búsqueda incluyen URL a artículos relevantes o páginas web relacionadas con las inundaciones de Burning Man, así como fragmentos de contenido que brindan una idea de la información disponible en esas páginas. En conclusión, integrar Tavily Search con tus agentes de IA abre un mundo de posibilidades para acceder a información en tiempo real, precisa y veraz. Ya sea que estés utilizando Tavily Search de forma individual o integrándolo con otras herramientas y plataformas de IA, puedes mejorar las capacidades de tus aplicaciones de IA y proporcionar a los usuarios la información que necesitan. ¿Entonces, por qué esperar? ¡Comienza a integrar Tavily Search con tus agentes de IA hoy mismo y desbloquea el poder de la búsqueda en tiempo real!

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