Tạo Agent AI
Dễ Dàng với LangChain trên Vertex AI

Xây dựng Agent AI thông minh, tùy biến cao để giải quyết các bài toán phức tạp một cách hiệu quả.

🧩Tích hợp liền mạch
⚙️Tùy biến linh hoạt

Bắt Đầu Thiết Lập Môi Trường và Mô Hình

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo môi trường của bạn đã được thiết lập đúng cách. Điều này bao gồm việc cài đặt các thư viện cần thiết và cấu hình quyền truy cập vào Vertex AI.

Bước đầu tiên là xác định và cấu hình mô hình bạn muốn sử dụng. Vertex AI cung cấp nhiều mô hình khác nhau, mỗi mô hình có những ưu điểm riêng. Chọn mô hình phù hợp với nhu cầu của bạn và cấu hình các thông số như độ an toàn và các tham số khác.

Công Cụ Định Nghĩa và Sử Dụng

Sau khi đã cấu hình mô hình, bước tiếp theo là định nghĩa các công cụ mà agent của bạn sẽ sử dụng. Công cụ có thể là các hàm Python hoặc các công cụ LangChain có sẵn.

Khi định nghĩa công cụ, hãy chú ý viết comment rõ ràng mô tả chức năng, tham số và giá trị trả về. Điều này giúp mô hình hiểu rõ cách sử dụng công cụ.

Lưu Trữ Quản Lý Lịch Sử Chat

Để agent có thể ghi nhớ các cuộc trò chuyện trước đó, bạn cần thiết lập cơ chế lưu trữ lịch sử chat. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các cơ sở dữ liệu như Firestore, Bigtable hoặc Spanner.

Định nghĩa một hàm để lưu trữ và truy xuất tin nhắn, sau đó truyền hàm này vào agent để kích hoạt chức năng ghi nhớ.

Việc xây dựng Agent AI với LangChain trên Vertex AI không chỉ là tạo ra một công cụ, mà còn là mở ra một thế giới khả năng mới để giải quyết các bài toán phức tạp.

Google AI Expert

Khám Phá Thêm

Nâng cao kỹ năng xây dựng Agent AI của bạn

📊

Đánh Giá Agent

Tìm hiểu cách đánh giá hiệu suất của agent để đảm bảo chất lượng.

🚀

Triển Khai Agent

Hướng dẫn chi tiết về quy trình triển khai agent đã được xây dựng.

Tùy Chỉnh Prompt Template và Orchestration

Prompt template giúp chuyển đổi yêu cầu của người dùng thành hướng dẫn cho mô hình. Tùy chỉnh prompt template để hướng dẫn mô hình tạo ra các phản hồi phù hợp và mạch lạc.

Orchestration cho phép bạn kiểm soát luồng xử lý của agent. Bạn có thể tùy chỉnh orchestration để thực hiện các bước cụ thể hoặc sử dụng các kỹ thuật như ReAct để cải thiện khả năng suy luận của agent.