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腾讯云代码助手提供了自定义知识库的功能。知识库作为 RAG 技术的数据源,能够为 RAG 提供额外的信息输入,加上 RAG 技术先进的信息检索和自然语言处理能力,能够让生成的内容具备高度的准确性和相关性,显著提高回答的质量,增强大模型生成的能力。接下来,让我们借助腾讯云代码助手的自定义知识库的功能,为您详细解析 Swarm 的源代码,以便您迅速掌握其设计理念和实现细节,并可以快速基于此能力进行企业内的实战开发。

对 Swarm 的介绍

Swarm 是 OpenAI 发布的一个实验性的智能体开发框架,被设计为一个轻量级的多智能体开发框架,主要针对需要多个智能体协同工作的场景,例如复杂任务的分配和多智能体间的合作等。它具有轻量级、无状态运行、高度可控、易于测试和迭代等特点。

对 Swarm 的应用

准备自定义知识库

对于首次使用的新用户,需要如下3步创建企业(对于已经创建了企业的用户,直接登录 企业后台管理 并跳到第3步即可)。

  1. 按向导 创建企业,此处以创建旗舰版为例,如需了解其他版本请参见 版本说明

  2. 创建成功后,您就是企业管理员。

  3. 接下来创建知识库:在左侧导航栏选择知识库,单击新建知识库,配置知识库的基本信息后,单击确定

  4. 腾讯云代码助手支持离线代码库,您可以在 Github 克隆并应用最新的 Swarm 代码库,单击 Code ,在下列列表中选择 Download ZIP 进行克隆。

  5. 下载到本地后上传即可。  最新版本提供了知识库设置功能,可以根据高级用法调整召回参数等。

  6. 上传完成后稍等查看数据处理状态,检查是否索引完成。

  7. 最后返回首页列表,并开启应用即可。

应用 Swarm

  1. 确保登录账号属于所创建知识库的企业账号下,如果不是,则按下面的步骤进行账号切换。

    1. 单击插件小图标,然后单击切换账号

    2. 选择所创建知识库的企业账号。

  2. 输入 #Swarm 选择对应的知识库后,即可进行提问。例如我们先问一下 Swarm 的项目整体情况,如下图:

  3. 让代码助手完成简单的代码工作。 在对话输入框中输入提示词:“在 Swarm 中,如何实现一个 Agent 将对话转交给另一个 Agent,并且同时更新上下文变量?”。输出如下图所示:

  4. 运行程序,结果如下:

  5. 让代码助手解释程序,输出如下:

深入调研代码

Swarm 的核心代码主要位于 Swarm 目录下的 init.py 和 core.py 文件中。让我们逐步分析这些文件的内容:

    1. 在对话输入框输入提示词:“解释 Swarm 的核心实现,并分析其中的关键部分及其作用”向代码助手进行提问。 对话框的输出如下: 从上面的回答中我们看到了 Swarm 的几个关键模块: Swarm:主要的 Swarm 类,用于管理整个系统。

      Agent:代表单个智能体。

      ContextVariable:上下文。 并给出了一个 Handoffs 的关键概念,这个概念也是作为轻量级多 Agent 框架的核心链路。

  1. 让代码助手生成一个完整的示例,并生成流程图,以加深对 Swarm 的框架了解。

总结

在日新月异的技术变革下,自定义知识库可以帮助企业快速提升外部变化,从而在不需要微调模型的前提下,就可以让对话质量更好,更容易的帮助企业开发者提高开发效率。当遇到问题的时候,可以尝试用知识库 RAG 来解决问题。

腾讯云代码助手针对代码、技术文档做了深度的索引优化,对于召回出来的效果,和提升对话的生成质量,起到了关键作用。

欢迎体验腾讯云代码助手的全新能力,自定义知识库,我们支持代码、离线代码库和普通文档,例如 PDF、WORD 等文件。