agent
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4.1 KiB
Python
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Python
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Step 05-07 练习题：进阶能力
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🎯 练习目标：
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1. 体验 RAG 的检索质量
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2. 写一个 Self-Correction 闭环
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3. 设计多 Agent 编排
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 练习 1：提升 SimpleRAG 的检索质量
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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任务：
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SimpleRAG.retrieve() 当前用 Jaccard 相似度 + 简单分词。
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改造为：把分词改成 "中文按字 + 英文按词 + 大小写归一化" 后再算 Jaccard。
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要求：
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1. 复用 SimpleRAG 类，不要重写
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2. 实现 upgrade_retrieve(rag) 替换 rag.retrieve 方法
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3. 用一个含中英文的小语料验证
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提示：
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- re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]|[A-Za-z]+', text.lower())
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 练习 2：实现 Self-Correction 主循环
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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任务：
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SelfCorrectingAgent 在 concept.py 中是骨架。请补全它的 run() 方法：
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def run(self, requirement: str, generate_fn, validate_fn, max_retries=3):
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for attempt in range(max_retries):
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output = generate_fn(requirement, attempt, feedback)
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validation = validate_fn(output)
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if validation.passed:
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return output
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feedback = self.build_feedback(validation)
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return output
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要求：
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1. 第一次 attempt 不带 feedback
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2. 每次失败用 build_feedback 拼出新的 feedback
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3. 超过 max_retries 返回最后一次 output（不要抛异常）
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 练习 3：给 MultiAgentSystem 加超时与失败回退
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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任务：
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MultiAgentSystem.process() 是顺序调用 searcher -> generator -> validator。
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任何一个 Agent 抛异常都让整个流程崩。
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要求：
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1. 在 process() 外层包 try/except，失败时返回 {"error": str(e)}
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2. 给每个 Agent 加 timeout_seconds 参数（用 time.monotonic）
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3. 验证：故意让 validator 抛异常，确认 process() 不会让程序崩溃
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提示：
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- time.monotonic() 不受系统时间影响
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- 简单演示里可以靠 sleep + 时间比较实现超时
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def test_exercises():
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from step_05_07_advanced.concept import SimpleRAG
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rag = SimpleRAG()
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rag.add_document("JasperReports 是一个 Java 报表库", {"source": "doc1"})
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rag.add_document("JRXML 是 JasperReports 模板格式", {"source": "doc2"})
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print(rag.retrieve("JasperReports"))
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if __name__ == "__main__":
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test_exercises()
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