स्टेप -बी -स्टेप गाइड एआई रिसर्च असिस्टेंट के साथ हग फेस स्मॉल: ऑटोमेशन ऑफ वेब सर्च एंड आर्टिकल सारांश का उपयोग करके एलएलएम -पावरड ऑटोनॉमस एजेंट्स

गले लगाने वाले चेहरे का चेहरा फ्रेमवर्क एआई एजेंट बनाने के लिए एक हल्के और कुशल तरीके से प्रदान करता है जो वेब खोज और कोड निष्पादन जैसे उपकरणों को लाभान्वित करता है। इस ट्यूटोरियल में, हम दिखाते हैं कि एआई -ऑपरेटेड रिसर्च असिस्टेंट कैसे बनाया जाए जो स्वायत्त रूप से वेब का पता लगा सकता है और स्मॉगेंट्स का उपयोग करके लेखों को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकता है। यह कार्यान्वयन एकीकृत चलता है, एक न्यूनतम सेटअप की आवश्यकता होती है, और वास्तविक दुनिया के कार्यों जैसे अनुसंधान, सारांश और सूचना पुनर्प्राप्ति जैसे स्वचालन में एआई एजेंटों की शक्ति को प्रदर्शित करता है।

!pip install smolagents beautifulsoup4

सबसे पहले, हम Smreles BeaughtOOP 4 स्थापित करते हैं, जो AI एजेंटों को वेब खोज और कोड निष्पादन जैसे उपकरणों का उपयोग करने में सक्षम बनाता है, और वेब पेजों से टेक्स्ट KA RCT WAV के लिए HTML और पायथन लाइब्रेरी का विश्लेषण करने के लिए।

import os
from getpass import getpass


# Securely input and store the Hugging Face API token
os.environ("HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN") = getpass("Enter your Hugging Face API token: ")

अब, हम सुरक्षित रूप से इनपुट करते हैं और एक पर्यावरण चर के रूप में गले लगाने वाले चेहरे एपीआई टोकन को संग्रहीत करते हैं। आईटी उपयोगकर्ता गेटपास () का उपयोग उपयोगकर्ताओं से सुरक्षा के लिए प्रदर्शित किए बिना अपने टोकन डालने के लिए कहें। टोकन को तब Osnyron (“HuggingFeshub_api_toquen”) में संग्रहीत किया जाता है, जिससे एआई मॉडल चलाने के लिए एपीआई को गले लगाने के लिए प्रमाणित परिग्रहण उपकर की अनुमति मिलती है।

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel


# Initialize the model WITHOUT passing hf_token directly
model = HfApiModel()


# Define tools (DuckDuckGo for web search)
tools = (DuckDuckGoSearchTool())


# Create the agent
agent = CodeAgent(tools=tools, model=model, additional_authorized_imports=("requests", "bs4"))

अब, हम Smrulints फ्रेमवर्क का उपयोग करके एक AI -operated एजेंट शुरू करते हैं। यह एपीआई-आधारित भाषा मॉडल को लोड करने के लिए HFPIMDL () सेट करता है, प्रमाणीकरण के लिए संग्रहीत एपीआई टोकन स्वचालित रूप से पता लगाया जाता है। एजेंट वेब खोज के लिए dakdukgosarchtool () से लैस है। इसके अलावा, Codegent () टूल को CESS और अधिकृत आयात तक पहुंच के साथ स्थापित किया गया है, जैसे कि HTML सामग्री का विश्लेषण करने के लिए वेब अनुरोधों और BS4 के लिए अनुरोध।

# Example query to the agent:
query = "Summarize the main points of the Wikipedia article on Hugging Face (the company)."


# Run the agent with the query
result = agent.run(query)


print("\nAgent's final answer:\n", result)

अंत में, हम एआई एजेंट को एक क्वेरी भेजते हैं, जो उसे आलिंगन पर विकिपीडिया लेख के प्रमुख बिंदुओं को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए कहते हैं। Agent.ran (क्वेरी) वेब खोज के लिए कमांड एजेंट को ट्रिगर करता है, प्रासंगिक सामग्री प्राप्त करता है, और भाषा मॉडल का उपयोग करके एक सारांश का उत्पादन करता है। अंत में, प्रिंट () फ़ंक्शन एजेंट के अंतिम उत्तर को प्रदर्शित करता है, अनुरोधित विषय को संक्षेप में संक्षेप में प्रस्तुत करता है।

इस ट्यूटोरियल के बाद, हमने हगिंग फेस स्मार्ट का उपयोग करके सफलतापूर्वक AI -operated रिसर्च असिस्टेंट बनाया है जो स्वायत्त रूप से वेब का पता लगा सकता है और लेखों को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकता है। यह कार्यान्वयन अनुसंधान कार्यों को स्वचालित करने में एआई एजेंटों की शक्ति पर प्रकाश डालता है, जिससे बड़ी मात्रा में जानकारी को प्रभावी ढंग से प्राप्त करना और प्रक्रिया करना आसान हो जाता है। वेब खोज और सारांश के अलावा, स्मॉलिस्टों को विभिन्न वास्तविक दुनिया अनुप्रयोगों में विस्तारित किया जा सकता है, जिसमें स्वचालित कोडिंग सहायक, व्यक्तिगत कार्य प्रबंधक और ए-संचालित चैटबॉट शामिल हैं।

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। अनुशंसित रीडिंग- एलजी एआई रिसर्च नेक्सस प्रकाशित करता है: एआई डेटासेट में कानूनी चिंताओं को खत्म करने के लिए एजेंट एआई सिस्टम और डेटा अनुपालन मानकों को एकीकृत करने वाला एक उन्नत प्रणाली

ASIF Razzaq एक दूरदर्शी उद्यमी और इंजीनियर के रूप में मार्केटएकपोस्ट मीडिया इंक के सीईओ हैं, ASIF सामाजिक अच्छे के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावना को बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है। उनका सबसे हालिया प्रयास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मीडिया प्लेटफॉर्म, मार्कटेकपोस्ट का उद्घाटन है, जो मशीन लर्निंग की गहराई के लिए और कवरेज की गहराई के लिए गहरी सीखने की खबर के लिए है। यह तकनीकी रूप से ध्वनि है और एक बड़े दर्शकों द्वारा आसानी से समझ में आता है। प्लेटफ़ॉर्म में 2 मिलियन से अधिक मासिक दृश्य हैं, जो दर्शकों के बीच अपनी लोकप्रियता दिखाते हैं।