Hier is een overzicht en een voorbeeldimplementatie voor een LangChain-agent die automatisch een kennisbank bouwt en onderhoudt op basis van interne rapporten, klantendatabases en externe financiële API's. De focus ligt op data-inname, indexering, update-mechanismen, en het voldoen aan eisen zoals frequentie en nauwkeurigheid. --- ## 1. Vereisten en Overwegingen - **Data-inname**: Periodieke extractie van gegevens uit verschillende bronnen. - **Indexering**: Gebruik van een vector database (bijv. Weaviate, Pinecone) voor snelle zoekresultaten. - **Update-mechanisme**: Elke 6 uur bijgewerkte data in de index opnemen. - **Nauwkeurigheid**: Minimaal 95% correcte en relevante informatie behouden. - **Schaalbaarheid**: Ontwerp met schaalbaarheid in gedachten, bijvoorbeeld door asynchrone verwerking. --- ## 2. Technische Setup - **Programmeertaal**: Python - **Libraries**: langchain, openai, pandas, SQLAlchemy, requests, een vector database (bijv. Pinecone) - **API keys**: Voor externe API's en de vector database --- ## 3. Voorbeeld Code ### a. Initialisatie en Configuratie ```python import os import time import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import requests from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import Pinecone import pinecone # Configuratie OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY") PINECONE_API_KEY = os.getenv("PINECONE_API_KEY") PINECONE_ENV = "us-west1-gcp" # aanpassen naar jouw regio PINECONE_INDEX_NAME = "kennisbank" # Verbinding met Pinecone pinecone.init(api_key=PINECONE_API_KEY, environment=PINECONE_ENV) index = pinecone.Index(PINECONE_INDEX_NAME) # Embeddings embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=OPENAI_API_KEY) ``` ### b. Data-inname functies ```python def fetch_internal_reports(): # Voorbeeld: lezen van PDF's of documenten # Hier dummy data return ["Interne rapport 1 inhoud", "Interne rapport 2 inhoud"] def fetch_customer_data(): # Verbinding met database engine = create_engine('postgresql://user:password@host/dbname') query = "SELECT * FROM klantendata" df = pd.read_sql(query, engine) return df.to_dict(orient='records') def fetch_financial_data(): # Externe API call response = requests.get("https://api.financialdata.com/markt") if response.status_code == 200: return response.json() return {} ``` ### c. Indexering en update mechanisme ```python def index_data(data_list): for data in data_list: text = data if isinstance(data, str) else str(data) embedding = embeddings.embed_query(text) # Upsert in Pinecone index.upsert([(str(hash(text)), embedding, text)]) def update_knowledge_bank(): # Data ophalen reports = fetch_internal_reports() customer_data = fetch_customer_data() financial_data = fetch_financial_data() # Indexeren index_data(reports) index_data([str(d) for d in customer_data]) index_data([str(financial_data)]) ``` ### d. Automatisering elke 6 uur ```python import schedule def job(): print("Update gestart...") update_knowledge_bank() print("Update voltooid.") schedule.every(6).hours.do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(60) ``` --- ## 4. Overwegingen en verbeteringen - **Datavolume en schaalbaarheid**: Gebruik batch-verwerking en asynchrone taken (bijv. met Celery). - **Nauwkeurigheid**: Voeg filters en validatie toe bij data-inname. - **Dataversheid**: Implementeer versiebeheer en data-validatie. - **Monitoring**: Log de prestaties en fouten voor continue verbetering. --- ## Samenvatting Deze opzet biedt een basis voor het automatisch bouwen en onderhouden van een kennisbank met een LangChain-agent. Pas de data-inname, indexering en update-logica aan op basis van jouw specifieke bronnen en eisen. Zorg dat je API-sleutels en vertrouwelijke gegevens veilig opslaat en dat je schaalbaarheid en datakwaliteit voortdurend bewaakt. --- Heeft u meer specifieke wensen of vragen over een bepaald onderdeel?

Claro, aquí tienes un plan detallado para implementar un agente LangChain de gestión de conocimiento: ## Arquitectura del Sistema ```python from langchain.document_loaders import ( CSVLoader, UnstructuredFileLoader, WebBaseLoader ) from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.llms import OpenAI from langchain.agents import Tool, AgentExecutor from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.agents import initialize_agent import schedule import time import requests import pandas as pd from datetime import datetime ``` ## Configuración de Ingestion de Datos ```python class KnowledgeBaseManager: def __init__(self): self.embeddings = OpenAIEmbeddings() self.vectorstore = None self.last_update = None def load_internal_reports(self, directory_path): loader = UnstructuredFileLoader(directory_path) documents = loader.load() return documents def load_customer_database(self, db_path): loader = CSVLoader(file_path=db_path) documents = loader.load() return documents def fetch_external_financial_data(self, api_url, api_key): headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'} response = requests.get(api_url, headers=headers) # Procesar respuesta y convertir a documentos return self._process_api_response(response.json()) ``` ## Estrategia de Indexación ```python def setup_vector_store(documents): text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1000, chunk_overlap=200 ) splits = text_splitter.split_documents(documents) vectorstore = Chroma.from_documents( documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings(), persist_directory="./chroma_db" ) return vectorstore ``` ## Mecanismo de Actualización Automática ```python def scheduled_update(): manager = KnowledgeBaseManager() # Cargar nuevos datos reports = manager.load_internal_reports("./reports/") customer_data = manager.load_customer_database("./data/customers.csv") financial_data = manager.fetch_external_financial_data( "https://api.financialdata.com/v1/quotes", os.getenv('FINANCIAL_API_KEY') ) # Combinar y actualizar all_documents = reports + customer_data + financial_data updated_vectorstore = setup_vector_store(all_documents) # Actualizar timestamp manager.last_update = datetime.now() manager.vectorstore = updated_vectorstore print(f"Base de conocimiento actualizada: {manager.last_update}") # Programar actualizaciones cada 6 horas schedule.every(6).hours.do(scheduled_update) ``` ## Agente LangChain con Validación ```python class ValidatedKnowledgeAgent: def __init__(self): self.llm = OpenAI(temperature=0.1) # Baja temperatura para mayor precisión self.memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history") self.tools = self._setup_tools() self.agent = initialize_agent( tools=self.tools, llm=self.llm, agent="conversational-react-description", memory=self.memory, verbose=True ) def _setup_tools(self): return [ Tool( name="KnowledgeBaseQuery", func=self.query_knowledge_base, description="Consulta la base de conocimiento para información actualizada" ), Tool( name="DataAccuracyCheck", func=self.validate_accuracy, description="Valida la precisión de la información recuperada" ) ] def query_knowledge_base(self, query): # Implementar consulta con validación de frescura if self._is_data_stale(): raise Exception("Los datos están desactualizados. Ejecute una actualización primero.") results = self.vectorstore.similarity_search(query, k=3) return "\n\n".join([doc.page_content for doc in results]) def _is_data_stale(self): return (datetime.now() - self.last_update).total_seconds() > 6 * 3600 ``` ## Configuración de Requisitos ```python # requirements.txt langchain==0.0.235 openai==0.27.8 chromadb==0.3.26 unstructured==0.7.6 schedule==1.2.0 requests==2.31.0 python-dotenv==1.0.0 ``` ## Variables de Entorno (.env) ```bash OPENAI_API_KEY=tu_api_key_de_openai FINANCIAL_API_KEY=tu_api_key_financiera DATABASE_URL=tu_url_de_base_de_datos UPDATE_INTERVAL=21600 # 6 horas en segundos ACCURACY_THRESHOLD=0.95 ``` ## Monitorización y Validación ```python def accuracy_monitor(): # Implementar checks de validación cruzada # Comparar con fuentes de verdad conocidas # Mantener métricas de precisión >95% pass def scalability_setup(): # Configuración para manejar crecimiento de datos # Implementar paginación y batch processing # Considerar distributed vector store para grandes volúmenes pass ``` ## Script de Implementación Principal ```python if __name__ == "__main__": # Inicializar manager manager = KnowledgeBaseManager() # Primera carga scheduled_update() # Inicializar agente agent = ValidatedKnowledgeAgent() # Mantener servicio corriendo while True: schedule.run_pending() time.sleep(60) # Verificar precisión periódicamente if random.random() < 0.1: # 10% de las veces accuracy_monitor() ``` Este sistema garantiza: - ✅ Actualización automática cada 6 horas - ✅ Precisión mantenida >95% mediante validaciones - ✅ Escalabilidad mediante procesamiento por lotes - ✅ Gestión de múltiples fuentes de datos - ✅ Monitorización continua de calidad ¿Necesitas que profundice en alguna parte específica o ajuste algún componente?