Giới Thiệu

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng một AI agent sẵn sàng sản xuất bằng cách sử dụng LlamaIndex và triển khai nó thông qua Amazon Bedrock AgentCore. Bài viết sẽ giới thiệu chi tiết cấu trúc của LlamaIndex, kiến trúc agent và cách tích hợp với AgentCore để bạn có thể phát triển một AI agent mạnh mẽ.

Mục Tiêu Học Tập

• Hiểu và áp dụng LlamaIndex trong phát triển AI agent.
• Triển khai AI agent bằng Amazon Bedrock AgentCore.
• Tối ưu hóa hiệu suất và bảo trì agent trong môi trường sản xuất.

Nội Dung

1. Thiết Lập Môi Trường Phát Triển

Trước tiên, bạn cần thiết lập môi trường phát triển cho dự án LlamaIndex của chúng ta. Bạn có thể thực hiện các bước sau:

cd agentcore-multi-framework-examples/agentcore-llama-index
uv sync
source .venv/bin/activate

2. Cài Đặt Các Gói Cần Thiết

Dự án sử dụng một số gói của LlamaIndex cho các khả năng khác nhau:

• llama-index-core: Khung dữ liệu và agent chính.
• llama-index-llms-bedrock-converse: Tích hợp với Amazon Bedrock LLM.
• llama-index-embeddings-bedrock: Tìm kiếm ngữ nghĩa với mô hình nhúng từ Bedrock.

3. Kiến Trúc Agent của LlamaIndex

LlamaIndex đã giới thiệu FunctionAgent, một cách triển khai agent tập trung vào việc sử dụng công cụ và luồng hội thoại. Kiến trúc này cho phép agent sử dụng các khả năng gọi hàm của các mô hình LLM hiện đại, giúp cải thiện độ tin cậy và hiệu suất.

4. Cấu Hình Thiết Lập Toàn Cục

def initialize_llamaindex_settings():
    llm = BedrockConverse(
        model="us.amazon.nova-pro-v1:0",
    )
    embed_model = BedrockEmbedding(
        model_name="amazon.titan-embed-text-v2:0",
        region_name="us-east-1"
    )
    Settings.llm = llm
    Settings.embed_model = embed_model
    Settings.chunk_size = 512
    Settings.chunk_overlap = 50

5. Tích Hợp Công Cụ

LlamaIndex sử dụng mô hình FunctionTool để tích hợp các công cụ:

def create_llamaindex_tools(memory_manager=None) -> List[FunctionTool]:
    tools = []
    tools.extend([
        FunctionTool.from_defaults(
            fn=calculator,
            name="calculator",
            description="Thực hiện các phép toán cơ bản"
        ),
        FunctionTool.from_defaults(
            fn=text_analyzer,
            name="text_analyzer", 
            description="Phân tích văn bản và cung cấp thống kê"
        )
    ])
    return tools

6. Tích Hợp Bộ Nhớ

Khi tích hợp với AgentCore, chúng ta cần cập nhật prompt hệ thống của agent dựa trên bộ nhớ đã được lấy:

if memory_manager:
    memory_context = memory_manager.get_memory_context(
        user_input=user_input,
        actor_id=actor_id,
        session_id=session_id
    )
    if memory_context:
        enhanced_prompt = f"{get_system_prompt()}\n\nRelevant context from previous interactions:\n{memory_context}"
        agent_instance.update_prompts({"system_prompt": enhanced_prompt})

7. Tích Hợp Runtime của AgentCore

from bedrock_agentcore import BedrockAgentCoreApp
app = BedrockAgentCoreApp()

@app.entrypoint
async def invoke(payload: Dict[str, Any], context: Optional[RequestContext] = None) -> str:
    user_input = payload.get("prompt", "Xin chào! Tôi có thể giúp gì cho bạn?")

8. Xử Lý Yêu Cầu

Phân tích yêu cầu và lấy thông tin cần thiết từ payload:

user_input = payload.get("prompt", "Xin chào! Tôi có thể giúp gì cho bạn?")
actor_id = payload.get("actor_id", DEFAULT_ACTOR_ID)
session_id = context.session_id if context and context.session_id else payload.get("session_id", DEFAULT_SESSION_ID)

9. Cải Thiện Bộ Nhớ Trước Khi Xử Lý

Trước khi agent xử lý yêu cầu, chúng ta cần lấy bộ nhớ liên quan:

memory_context = memory_manager.get_memory_context(
    user_input=user_input,
    actor_id=actor_id,
    session_id=session_id
)

10. Thực Hiện Agent và Trả Kết Quả

response = await agent_instance.run(user_input)
return str(response)

11. Tích Hợp Bộ Nhớ của AgentCore

Bộ nhớ giúp cung cấp ngữ cảnh liên tục giữa các phiên làm việc:

memory_context = memory_manager.get_memory_context(
    user_input=user_input,
    actor_id=actor_id,
    session_id=session_id
)

12. Quản Lý Khung Ngữ Cảnh

Sử dụng phương pháp sliding window để quản lý khung ngữ cảnh:

conversations = self.memory_client.get_last_k_turns(
    memory_id=self.memory_config.memory_id,
    actor_id=actor_id,
    session_id=session_id,
    k=100
)

13. Triển Khai Agent

Sử dụng bộ công cụ khởi động của AgentCore để cấu hình agent:

agentcore configure -n llamaindexagent -e main.py

14. Kiểm Tra Cục Bộ

Trước khi triển khai lên đám mây, kiểm tra mọi thứ hoạt động chính xác:

agentcore launch --local

15. Triển Khai Sản Xuất

Khi đã hài lòng với thử nghiệm cục bộ, triển khai lên AWS:

agentcore launch

Thực Hành Tốt Nhất

• Luôn kiểm tra cục bộ trước khi triển khai.
• Sử dụng bộ nhớ một cách chiến lược để tối ưu hóa hiệu suất agent.

Câu Hỏi Thường Gặp

1. LlamaIndex là gì?
LlamaIndex là một framework giúp kết nối các agent với nguồn dữ liệu đa dạng và xây dựng các pipeline RAG.

2. Tôi có thể triển khai agent của mình trên nền tảng nào?
Bạn có thể triển khai agent trên AWS bằng cách sử dụng Amazon Bedrock AgentCore.

Kết Luận

Việc xây dựng một AI agent với LlamaIndex và Amazon Bedrock không chỉ giúp bạn phát triển một sản phẩm mạnh mẽ mà còn tối ưu hóa khả năng tương tác của agent với người dùng. Hãy bắt đầu ngay hôm nay bằng cách clone repository và khám phá những khả năng mà LlamaIndex mang lại!