エージェンティックRAGの概要

Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

エージェンティックRAG：反復的な検索と推論

smolagentsにおけるステートレスとステートフルのツール

関数ツール（@toolデコレーター）

ステートレス：呼び出し間でメモリなし
呼び出し間でベクターストアを保持できない

クラスベースのツール（Toolサブクラス）

ステートフル：呼び出し間で参照を保持
複雑なオブジェクトを保存可能

クラスベースのツールの構造

from smolagents import Tool

class ToolName(Tool):
    name = "tool_name"

    description = "Clear description for the agent"

    inputs = {
        "parameter_name": {"type": "parameter_type", "description": "Parameter purpose"}
    }
    output_type = "string"

    def __init__(self, custom_parameters):
        super().__init__()
        self.custom_attribute = custom_parameters

    def forward(self, parameter_name):
        # Agent calls this method
        return "processed output"

レシピ検索ツールの構築

class RecipeSearchTool(Tool):
    name = "recipe_search" 
    description = "Search cooking documentation for recipes, techniques, and meal planning information"
    inputs = {
        "query": {"type": "string", "description": "Natural language cooking query"}
    }
    output_type = "string"

    def __init__(self, vectorstore, k=6):
        super().__init__()
        self.vectorstore = vectorstore
        self.k = k

    def forward(self, query):
        docs = self.vectorstore.similarity_search(query, k=self.k)
        return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs) or "Nothing found."

料理アシスタントエージェント：全体の統合

# Initialize the retrieval tool
recipe_search = RecipeSearchTool(vector_store)

agent = CodeAgent(
    tools=[recipe_search],
    model=model,
    instructions="Search thoroughly to provide complete recipe answers. 
      If initial results seem incomplete, try different search terms.",
    verbosity_level=1,
    max_steps=8
)

エージェント実行例

クエリ：プロの技術を使ってハーブでサーモンを調理するには？

[ステップ1] 「サーモンハーブ調理テクニック」を検索...

[ステップ2] 「プロのサーモン調理法」を検索...

[最終回答]

「フィレをよく水気を拭き取り、ハーブで味付けし：

皮面を下にしてフライパンでバター・ニンニク・タイムをかけながらソテー
またはレモン＆ハーブバターを塗って200℃で10〜12分焼く」

練習しましょう！

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