使用 LangGraph GPT-4 和 Tavily 构建自己的 AI 助手，例如 Perplexity
想象一下拥有自己的 AI 助手的力量，它可以快速查找信息并参与对话，就像复杂的 Perplexity 一样。这不是一个遥远的梦想，而是一个你今天就可以开始的有形项目。借助正确的工具和指导，您可以创建一个助手，该助手不仅可以理解和生成细微的语言，还可以以令人难以置信的准确性进行搜索。本文将指导您完成使用尖端技术构建此类助手的步骤，我们将其称为“困惑之光”。
原始 Perplexity 令人印象深刻的功能背后的秘密在于它与高级语言模型的交互。为了复制这一点，您将使用最新的 LangChain 库和 LangGraph。这些工具通过将语言代理组织成图形来简化构建语言代理的复杂过程，使 AI 任务的执行比传统的编程方法更直接。
您的 AI 助手的核心将是 GPT-4，这是 OpenAI 的最新语言模型。它以其对语言的深刻理解和产生令人难以置信的人性化反应的能力而闻名。当您将 GPT-4 与 Tavily AI 强大的搜索功能相结合时，您的助手不仅可以进行自然的对话，还可以非常准确地检索信息。
构建自己的 AI 助手
在下面由 AI Anytime 友情创建的教程中，探索如何利用 LangGraph，这是一个专为构建有状态的多参与者应用程序而设计的库。LangGraph 建立在 LangChain 之上，用于实现多个“参与者”的协调，以及这对于为您的 LLM 应用程序添加周期特别有用，超出了传统 DAG 框架的功能。
“LangGraph 是一个使用 LLM 构建有状态的多参与者应用程序的库，它建立在 LangChain 之上（并打算与 LangChain 一起使用）。它扩展了LangChain表达式语言，能够以循环方式在多个计算步骤中协调多个链（或参与者）。它的灵感来自 Pregel 和 Apache Beam。当前暴露的接口是受 NetworkX 启发的接口。
您的 AI 助手将在 Fast API 微服务上运行，该微服务非常适合处理 AI 交互的异步性质。该框架以其速度和效率而闻名，使其成为您项目的绝佳选择。如果您正在考虑添加用户界面，请考虑使用 Bootstrap，因为它具有响应式设计功能和广泛的组件。
开发 AI 助手的旅程始于 Google Colab，这是一个在云中运行的协作且用户友好的编码平台。从这个灵活的环境开始，您最终将过渡到更结构化的快速 API 应用程序世界。
Perplexity Light 的核心功能使它真正与众不同。它将允许用户提出问题并接收人工智能生成的响应，模仿自然对话。此功能不仅仅是一个技术奇迹;它代表着在使用户无缝地访问和管理信息方面向前迈进了一步。
Perplexity Light 还为那些希望创建最小可行产品 （MVP） 或概念验证的人打开了大门。借助 Tavily AI 的初始请求免费套餐，您可以开始试验和完善您的应用程序，而无需大量财务投资，从而鼓励 AI 助手领域的创新。
构建类似于 Perplexity 的 AI 助手意味着将复杂的技术编织在一起。通过在 Fast API 框架中利用 LangGraph、GPT-4 和 Tavily AI 的功能，您不仅仅是在制作应用程序;您正在塑造 AI 驱动的搜索和交互工具的未来。本指南是您创建助手的第一步，该助手不仅可以执行任务，还可以改变我们与技术交互的方式。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun275339.html
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