LlamaIndex, एक ऐसा फ़्रेमवर्क है जिसकी मदद से, एलएलएम का इस्तेमाल करके नॉलेज एजेंट बनाए जा सकते हैं. ये एलएलएम, आपके डेटा से कनेक्ट होते हैं. इस उदाहरण में, रिसर्च एजेंट के लिए मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो बनाने का तरीका बताया गया है. LlamaIndex में,
Workflows
एजेंट और मल्टी-एजेंट सिस्टम के बिल्डिंग ब्लॉक होते हैं.
आपके पास Gemini API पासकोड होना चाहिए. अगर आपके पास पहले से कोई Gemini Pro 1.5 का ऐक्सेस नहीं है, तो Google AI Studio में जाकर इसका ऐक्सेस पाएं.
सबसे पहले, LlamaIndex की सभी ज़रूरी लाइब्रेरी इंस्टॉल करें. LlamaIndex, बैकग्राउंड में google-genai पैकेज का इस्तेमाल करता है.
pip install llama-index llama-index-utils-workflow llama-index-llms-google-genai llama-index-tools-google
LlamaIndex में Gemini को सेट अप करना
LlamaIndex के किसी भी एजेंट का इंजन, एक एलएलएम होता है. यह एलएलएम, तर्क करने और टेक्स्ट को प्रोसेस करने का काम करता है. इस उदाहरण में Gemini 3 Flash का इस्तेमाल किया गया है. पक्का करें कि आपने अपने एपीआई पासकोड को एनवायरमेंट वैरिएबल के तौर पर सेट किया हो.
import os
from llama_index.llms.google_genai import GoogleGenAI
# Set your API key in the environment elsewhere, or with os.environ['GEMINI_API_KEY'] = '...'
assert 'GEMINI_API_KEY' in os.environ
llm = GoogleGenAI(model="gemini-3.5-flash")
बिल्ड टूल
एजेंट, बाहरी दुनिया से इंटरैक्ट करने के लिए टूल का इस्तेमाल करते हैं. जैसे, वेब पर खोजना या जानकारी सेव करना. LlamaIndex में मौजूद टूल
, सामान्य Python फ़ंक्शन हो सकते हैं या पहले से मौजूद ToolSpecs से इंपोर्ट किए जा सकते हैं.
Gemini में Google Search का इस्तेमाल करने के लिए, पहले से मौजूद टूल होता है. इसका इस्तेमाल यहां किया जाता है.
from google.genai import types
google_search_tool = types.Tool(
google_search=types.GoogleSearch()
)
llm_with_search = GoogleGenAI(
model="gemini-3.5-flash",
generation_config=types.GenerateContentConfig(tools=[google_search_tool])
)
अब एलएलएम इंस्टेंस को ऐसी क्वेरी के साथ टेस्ट करें जिसके लिए खोज करने की ज़रूरत होती है. इस गाइड में यह माना गया है कि इवेंट लूप चल रहा है. जैसे, python -m asyncio या Google Colab.
response = await llm_with_search.acomplete("What's the weather like today in Biarritz?")
print(response)
रिसर्च एजेंट, Python फ़ंक्शन को टूल के तौर पर इस्तेमाल करेगा. इस काम को पूरा करने के लिए, सिस्टम बनाने के कई तरीके हैं. इस उदाहरण में, इनका इस्तेमाल किया जाएगा:
search_webदिए गए विषय के बारे में जानकारी खोजने के लिए, Google Search के साथ Gemini का इस्तेमाल करता है.record_notesवेब पर मिली रिसर्च को सेव करता है, ताकि दूसरे टूल इसका इस्तेमाल कर सकें.write_report,ResearchAgentसे मिली जानकारी का इस्तेमाल करके रिपोर्ट लिखता हैreview_reportरिपोर्ट की समीक्षा करता है और सुझाव/राय देता है या शिकायत करता है.
Context क्लास, एजेंट/टूल के बीच स्टेट पास करती है. साथ ही, हर एजेंट के पास सिस्टम की मौजूदा स्थिति का ऐक्सेस होगा.
from llama_index.core.workflow import Context
async def search_web(ctx: Context, query: str) -> str:
"""Useful for searching the web about a specific query or topic"""
response = await llm_with_search.acomplete(f"""Please research given this query or topic,
and return the result\n<query_or_topic>{query}</query_or_topic>""")
return response
async def record_notes(ctx: Context, notes: str, notes_title: str) -> str:
"""Useful for recording notes on a given topic."""
current_state = await ctx.store.get("state")
if "research_notes" not in current_state:
current_state["research_notes"] = {}
current_state["research_notes"][notes_title] = notes
await ctx.store.set("state", current_state)
return "Notes recorded."
async def write_report(ctx: Context, report_content: str) -> str:
"""Useful for writing a report on a given topic."""
current_state = await ctx.store.get("state")
current_state["report_content"] = report_content
await ctx.store.set(