多代理 RAG 简介

想象一下，整个 AI 开发团队都在你的本地机器上运行！不再有 API 成本，不再有速率限制！

from transformers import AutoModelForCausalLMimport AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct")

? Welcome to your new AI dev team:
- Senior Code Reviewer: Online
- Documentation Expert: Ready
- Problem Solver: Active
- Performance Optimizer: Standing by

ReAct 模式

你的AI成为了一名真正的解决问题高手！它不仅仅给出答案，还会：

• 像资深架构师一样思考问题
• 像项目经理一样规划方法
• 像高级开发人员一样精准行动
• 像经验丰富的专业人士一样从结果中学习

def react_process(complex_query):
    # Watch it think like a senior developer!
    thought = "Breaking down the architecture..."
    action = "Analyzing system components"
    observation = deep_analysis(query)
    return strategic_solution(thought, action, observation)

? Senior Dev Thought Process:
1. "Need to consider scalability first...""Need to consider scalability first..."
2. "Checking existing architecture..."
3. "Found potential bottleneck..."
4. "Designing optimal solution..."

代码分析助手

就像拥有一名10倍效率的开发者，他：

• 全天候24/7审查代码，无需咖啡休息
• 能发现人类可能忽略的模式
• 自动提出优化建议
• 从每一次审查中学习
• 永远不会疲倦或遗漏细节！

class SuperDeveloperAgent:
    def analyze(self, code):
        # It's like having a senior developer's brain!
        architecture_review = self.deep_analysis(code)
        performance_tips = self.optimize(code)
        security_check = self.audit(code)
        return comprehensive_report(architecture_review,
                                  performance_tips,
                                  security_check)

?‍? Senior Dev Insights:
1. Architecture Patterns: Optimal ✨
2. Performance Hotspots: Identified ?
3. Security Vulnerabilities: None ?️
4. Suggested Improvements: 3 found ?

RAG集成

你的AI现在可以访问以下集体知识：

• 所有曾书写过的文档
• 顶尖开发者的最佳实践
• 真实世界的实施案例
• 性能优化模式

class KnowledgeEnhancedAgent:
    def process(self, query):
        context = self.retrieve_knowledge(query)
        solution = self.apply_expertise(context)
        return self.enhance_with_examples(solution)

? Knowledge Enhancement:
- Found 15 relevant examples
- Identified 3 best practices
- Generated custom solution
- Added practical examples

多智能体协作

看你的AI团队如何像一台运转良好的机器一样协作：

• 架构师设计结构
• 开发人员编写代码
• 审查人员检查质量
• 优化人员提升性能

class DreamTeam:
    def collaborate(self, project):
        architect_plan = self.architect.design()
        code = self.developer.implement(architect_plan)
        review = self.reviewer.check(code)
        return self.optimizer.enhance(review)

? Dream Team Results:
1. Architecture: Microservices ✅
2. Implementation: Clean code ✅
3. Review: Passed all checks ✅
4. Optimization: 40% faster ✨

性能与优化

令人惊叹：你的本地AI团队提供：

• 闪电般的响应速度
• 内存高效的处理方式
• 可扩展的解决方案
• 优化的资源使用

class OptimizedSystem:
    def __init__(self):
        self.setup_efficient_pipeline()
        self.enable_caching()
        self.optimize_memory()

⚡ System Performance:
- Response time: 100ms
- Memory usage: Optimized
- Cache hit rate: 95%
- Scaling: Automatic

最佳实践与技巧

来自你AI团队的改变游戏规则的见解：

1. 始终验证输入/输出
2. 实现健壮的错误处理
3. 使用内存高效的技术
4. 监控系统资源
5. 定期进行性能检查

如何在Google Colab中构建这个

步骤1：在Google Colab中设置环境

1. 打开Google Colab
2. 前往“运行时”→“更改运行时类型”→选择“GPU”→保存

步骤2：安装依赖项

用以下代码替换本地安装步骤，以在Colab中安装依赖项：

!pip install transformers accelerate bitsandbytes

步骤3：加载AI模型

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
# Load the tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", load_in_8bit=True)

为什么选择8位？这是为了在低内存环境（如Colab）中优化内存使用。

步骤4：实施ReAct模式

无需更改——此步骤与以前相同！

def react_process(complex_query):
    thought = "Breaking down the architecture..."
    action = "Analyzing system components"
    observation = deep_analysis(query)
    return strategic_solution(thought, action, observation)

步骤5：创建代码分析助手

class SuperDeveloperAgent:
    def analyze(self, code):
        architecture_review = self.deep_analysis(code)
        performance_tips = self.optimize(code)
        security_check = self.audit(code)
        return comprehensive_report(architecture_review, performance_tips, security_check)

步骤6：集成RAG以进行知识检索

class KnowledgeEnhancedAgent:
    def process(self, query):
        context = self.retrieve_knowledge(query)
        solution = self.apply_expertise(context)
        return self.enhance_with_examples(solution)

步骤7：启用多智能体协作

class DreamTeam:
    def collaborate(self, project):
        architect_plan = self.architect.design()
        code = self.developer.implement(architect_plan)
        review = self.reviewer.check(code)
        return self.optimizer.enhance(review)

步骤8：使用量化优化性能

为了进一步优化性能，使用BitsAndBytes进行8位量化：

from transformers import BitsAndBytesConfig

步骤9：保存模型检查点（可选）

如果你想将模型保存到Google Drive以便以后使用：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
model.save_pretrained("/content/drive/MyDrive/qwen_model")
tokenizer.save_pretrained("/content/drive/MyDrive/qwen_model")

最后

遵循前面列出的相同最佳实践：

• 验证输入/输出
• 实现错误处理
• 在Colab中监控资源（运行时使用情况）
• 优化缓存

Google Colab的关键差异

• 在Colab中用!pip install替换本地的pip安装。
• 使用BitsAndBytes为低显存环境优化性能。
• 如需，直接将检查点保存到Google Drive。