RAGツールを使用したエージェント

事前構築済のRAGツールを使用してエージェントを作成する方法について学習します。

サポート・エージェントの例

この例では、事前構築済みのエージェントRAGツールを備えたサポートエージェントを作成します。

RAGツールを使用すると、エージェントはナレッジ・ベースを使用して、ドキュメントに基づいた質問に回答できます。ナレッジ・ベースを作成し、そのIDを取得するには、このガイドに従います。

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情報: RAGツールは、OCI Cloudのサーバー側で実行されます。

実装はエージェントRAGで、システムはパッシブ・リトリバーやジェネレータではなく自律エージェントのように動作します。

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複数のナレッジ・ベースIDをAgenticRagToolに渡すこともできます。

support_agent.py

from oci.addons.adk import Agent, AgentClient
from oci.addons.adk.tool.prebuilt import AgenticRagTool

def main():

    client = AgentClient(
        auth_type="api_key",
        profile="DEFAULT",
        region="us-chicago-1"
    )

    # Assuming the knowledge base is already provisioned
    knowledge_base_id = "ocid1.genaiagentknowledgebase..."

    # Create a RAG tool that uses the knowledge base
    # The tool name and description are optional, but strongly recommended for LLM to understand the tool.
    rag_tool = AgenticRagTool(
        name="OCI RAG tool",
        description="Use this tool to answer questions about Oracle Cloud Infrastructure (OCI).",
        knowledge_base_ids=[knowledge_base_id],
    )

    # Create the agent with the RAG tool
    agent = Agent(
        client=client,
        agent_endpoint_id="ocid1.genaiagentendpoint...",
        instructions="Answer question using the OCI RAG tool.",
        tools=[rag_tool]
    )

    # Set up the agent once
    agent.setup()

    # Run the agent with a user query
    input = "Tell me about Oracle Cloud Infrastructure."
    response = agent.run(input)
    response.pretty_print()

if __name__ == "__main__":
    main()