面向语义理解的AI Agent自然语言生成方法研究

pip install transformers torch sentence-transformers

from transformers import pipeline
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

# 语义理解模型（句向量）
semantic_model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

# 文本生成模型（NLG）
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# 定义知识库（简化版）
knowledge_base = {
    "AI Agent": "AI Agent 是一种能够自主决策并执行任务的智能体。",
    "NLG": "自然语言生成（NLG）是人工智能的重要分支，用于将结构化数据转化为自然语言。",
    "语义理解": "语义理解是指机器理解人类语言背后的真实含义。"
}

# 语义检索函数
def retrieve_knowledge(query):
    query_emb = semantic_model.encode(query, convert_to_tensor=True)
    kb_sentences = list(knowledge_base.keys())
    kb_emb = semantic_model.encode(kb_sentences, convert_to_tensor=True)
    hits = util.semantic_search(query_emb, kb_emb, top_k=1)
    best_match = kb_sentences[hits[0][0]['corpus_id']]
    return knowledge_base[best_match]

# Agent对话函数
def agent_respond(query):
    # Step 1: 语义理解并检索知识
    fact = retrieve_knowledge(query)

    # Step 2: 构建语义规划（将知识嵌入到prompt中）
    prompt = f"用户问题: {query}\n相关知识: {fact}\n请基于语义理解，生成一段学术化的回答："

    # Step 3: 文本生成
    response = generator(prompt, max_length=150, do_sample=True, temperature=0.7)[0]['generated_text']
    return response

# 测试
print(agent_respond("请解释什么是AI Agent"))

用户问题: 请解释什么是AI Agent
相关知识: AI Agent 是一种能够自主决策并执行任务的智能体。
生成回答: AI Agent 是人工智能研究的重要方向，它不仅具备自然语言交互的能力，还能够基于环境信息进行决策与推理，从而完成复杂任务。