Custom WebSearch Agent with LangGraph

总体介绍

Custom WebSearch Agent with LangGraph 是一个集成多种语言模型和API的自定义网络搜索代理。该代理通过调用不同的API（如Serper、OpenAI、Gemini、Claude和Groq等），实现强大的网络搜索和信息获取功能。其核心架构采用LangGraph来协调和管理不同API的调用，从而提供高效、准确的信息搜索能力。

安装与配置步骤

1. 安装Anaconda: 从Anaconda官方网站下载并安装Anaconda。
2. 创建虚拟环境:

   conda create -n agent_env python=3.11 pip
   

3. 激活虚拟环境:

   conda activate agent_env
   

4. 克隆项目仓库:

   git clone https://github.com/john-adeojo/graph_websearch_agent.git
   

5. 进入项目目录:

   cd /path/to/your-repo/graph_websearch_agent
   

6. 安装所需依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

7. 配置API密钥: 打开config.yaml文件:

   nano config.yaml
   

   输入以下API密钥：
   • Serper API Key: 来自Serper
   • OpenAI API Key: 来自OpenAI
   • Gemini API Key: 来自Gemini
   • Claude API Key: 来自Claude
   • Groq API Key: 来自Groq

运行前端

如果你想运行前端：

对于Windows系统，运行:

run_windows.ps1

对于Linux/macOS系统，运行:

chmod +x run_linux.sh
run_linux.sh

通过Shell运行查询

python -m app.app

然后输入你的查询。

集成Ollama

1. 下载Ollama: 从Ollama下载页面下载并安装Ollama。

2. 下载Ollama模型:

   curl http://localhost:11434/api/pull -d "{\"name\": \"llama3\"}"
   

Ollama API文档

如何集成Ollama Server的视频教学：

使用场景

1. 学术研究: 通过整合多个API，提供强大的文献和信息检索能力。
2. 数据分析: 利用多源数据进行综合分析，提供更全面的见解。
3. 企业情报: 监测市场动态，获取最新行业资讯，辅助决策。
4. 技术支持: 快速获取技术文档和解决方案，提升支持效率。
5. 客户服务: 使用自然语言模型提供智能客服，提高客户满意度。

通过这些配置和使用场景，Custom WebSearch Agent with LangGraph 能够显著提升信息检索和处理的效率和准确性。