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3.9 KiB
Python
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Python
# pip install arxiv
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import os
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import gradio as gr
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from crewai import Agent, Task, Crew, Process
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# Importieren Sie die benötigten Tools
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from langchain_community.llms import Ollama
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from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
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# ChatCPT 3.5 importieren
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from langchain_openai import ChatOpenAI
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turbo35 = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)
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# Wikipedia Suche importieren
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from langchain_community.tools.wikipedia.tool import WikipediaQueryRun
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from langchain_community.utilities.wikipedia import WikipediaAPIWrapper
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from langchain_community.tools.arxiv.tool import ArxivQueryRun
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# Initialisieren Sie die Tools
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ollama_llm = Ollama(model="mistral")
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search_tool = DuckDuckGoSearchRun()
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wikipedia = WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper())
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arxiv = ArxivQueryRun()
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# Definieren Sie Ihre Agenten mit Rollen und Zielen
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informations_sammler = Agent(
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role='Forscher',
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goal='Sammeln von Basisinformationen und Zitate zum Thema',
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backstory="""Spezialisiert auf die Sammlung und Analyse von Grundinformationen und wichtiger Zitate.""",
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verbose=True,
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allow_delegation=False,
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llm=ollama_llm
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)
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informations_verifizierer = Agent(
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role='Datenanalyst',
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goal='Verifizieren und Erweitern der Informationen durch Websuche. Füge Zitate und Urls als Belege hinzu. Entferne falsche Informationen aus den Ergebnissen. Suche nach weiteren Informationen und Zitaten gegebenenfalls über deutsche und englische Wikipedia. Nutze geignete Begriffe für die Suche in Arxiv.',
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backstory="""Experte in der Überprüfung von Informationen und der Erweiterung durch effektive Websuchen.""",
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verbose=True,
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allow_delegation=False,
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tools=[search_tool,wikipedia,arxiv],
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llm=ollama_llm
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)
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informations_organisator = Agent(
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role='Inhaltsmanager',
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goal='Gliedern der Informationen, Zitate und Links nach Kategorien',
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backstory="""Zuständig für die Organisation der gesammelten Informationen in einer strukturierten Form.""",
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verbose=True,
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allow_delegation=False,
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llm=ollama_llm
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)
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# Erstellen Sie Aufgaben für Ihre Agenten
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task1 = Task(
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description="""Sammle grundlegende Informationen über eun Thema.""",
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#agent=informations_sammler,
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expected_output="""Eine Zusammenfassung von Basisinformationen über das Thema,
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einschließlich Definitionen, wichtigsten Fakten und allgemeinem Überblick."""
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)
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task2 = Task(
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description="""Verifiziere die gesammelten Informationen und erweitere sie durch zusätzliche Websuchen.""",
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#agent=informations_verifizierer,
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expected_output="""Eine verifizierte und erweiterte Liste von Informationen zu Thema X,
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inklusive zusätzlicher Quellen und tiefergehenden Einsichten."""
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)
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task3 = Task(
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description="""Erzeuge aus den gesammelten und verifizierten Informationen einegeliedertes Essay von 2000 Worten, dass die Zusammenstellung der recherchierten und verifizierten Informationen mit entsprechenden Quellenangaben berücksichtigt.""",
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#agent=informations_organisator,
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expected_output="""Ein gut strukturiertes Dokument, das die Informationen zu Thema X
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klar gegliedert präsentiert, für einen umfassenden einblick in das Thema."""
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)
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# Instanziieren Sie Ihre Crew mit einem sequenziellen Prozess
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crew = Crew(
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agents=[informations_sammler, informations_verifizierer, informations_organisator],
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tasks=[task1, task2, task3],
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verbose=2,
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manager_llm=turbo35,
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process=Process.hierarchical
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)
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# Starten Sie den Arbeitsprozess!
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def cli_interface(thema):
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task1.description = thema
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result = crew.kickoff()
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return result
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iface = gr.Interface(
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fn=cli_interface,
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inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Recherche zu welchem Theme", value=""),
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outputs="text",
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title="Recherche",
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description="Führt eine Recherche zu einem bestimmten Thema durch und organisiert die gesammelten Informationen."
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)
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iface.launch(share=False) |