LlamaAgents Builder : De l'invite à l'agent IA déployé en quelques minutes

LlamaAgents Builder : De l'invite à l'agent IA déployé en quelques minutes

Dans cet article, vous apprendrez à créer, déployer et tester un agent IA de traitement de documents sans code avec LlamaAgents Builder dans LlamaCloud.

Sujets abordés :

• Comment créer un agent de classification de documents en utilisant une invite en langage naturel.
• Comment déployer l'agent dans une application soutenue par GitHub sans écrire de code.
• Comment tester l'agent déployé sur des factures et des contrats dans l'interface de LlamaCloud.

Création avec LlamaAgents Builder

LlamaAgents Builder est l'une des nouvelles fonctionnalités de la plateforme web LlamaCloud, dont le produit phare a été initialement introduit sous le nom de LlamaParse. Pour l'instant, gardez simplement à l'esprit que nous accéderons au constructeur d'agents via ce lien.

La première chose que vous devriez voir est un menu d'accueil similaire à celui montré dans la capture d'écran ci-dessous. Si ce n'est pas ce que vous voyez, essayez de cliquer sur l'icône LlamaParse dans le coin supérieur gauche.

Remarquez que, dans cet exemple, nous travaillons sous un compte créé récemment avec un plan gratuit, qui permet jusqu'à 10 000 pages de traitement.

Voyez le bloc "Agents" en bas à droite ? C'est là que se trouve LlamaAgents Builder. Même s'il est en version bêta au moment de l'écriture, nous pouvons déjà créer des flux de travail basés sur des agents, comme nous le verrons.

Une fois que nous avons cliqué dessus, un nouvel écran s'ouvrira avec une interface de chat similaire à Gemini, ChatGPT, et d'autres. Vous obtiendrez plusieurs flux de travail suggérés pour ce que vous aimeriez que votre agent fasse, mais nous spécifierons le nôtre en tapant l'invite suivante dans la zone de saisie en bas. Juste du langage naturel, pas de code du tout :

Créer un agent qui classe les documents en "Contrats" et "Factures". Pour les contrats, extraire les parties signataires ; pour les factures, le montant total et la date.

Spécification de l'invite

Il suffit d'envoyer l'invite, et la magie commencera. Avec un niveau de transparence remarquable dans le processus de raisonnement, vous verrez les étapes complétées et les progrès réalisés jusqu'à présent.

Après quelques minutes, le processus de création sera terminé. Non seulement vous pouvez voir le diagramme complet du flux de travail, qui a progressivement évolué tout au long du processus, mais vous recevez également une description succincte et claire de la manière d'utiliser votre nouvel agent.

Déploiement de l'agent

L'étape suivante consiste à déployer notre agent afin qu'il puisse être utilisé. Dans le coin supérieur droit, vous verrez un bouton "Push & Deploy". Cela initie le processus de publication des paquets logiciels de votre flux de travail d'agent dans un dépôt GitHub, alors assurez-vous d'avoir un compte enregistré sur GitHub au préalable. Vous pouvez facilement vous inscrire avec un compte Google ou Microsoft existant, par exemple. Une fois que vous avez connecté la plateforme LlamaCloud à votre compte GitHub, il est extrêmement facile de pousser et de déployer votre agent : il suffit de lui donner un nom, de spécifier si vous le souhaitez dans un dépôt privé, et c'est tout.

Le processus prendra quelques minutes, et vous verrez une série de messages semblables à ceux de la ligne de commande apparaître en temps réel. Une fois terminé et que le statut de votre agent apparaît comme "Running", vous verrez quelques messages finaux similaires à ceux-ci :

• Application startup complete.
• Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080

Les messages "Uvicorn" indiquent que notre agent a été déployé et fonctionne comme une API microservice au sein de l'infrastructure de LlamaCloud. Si vous êtes familier avec les points de terminaison FastAPI, vous pouvez essayer de l'utiliser de manière programmatique via l'API, mais dans ce tutoriel, nous garderons les choses simples et essaierons tout nous-mêmes dans l'interface utilisateur de LlamaCloud.

Pour ce faire, cliquez sur le bouton "Visit" qui apparaît en haut.

Test de l'agent

Vous devriez avoir été dirigé vers une page de terrain de jeu appelée "Review", où vous pouvez essayer votre agent. Commencez par télécharger un fichier, par exemple, un document PDF contenant une facture ou un contrat. Si vous n'en avez pas, créez simplement un document d'exemple fictif à l'aide de Microsoft Word, Google Docs, ou un outil similaire.

Dès que le document est chargé, l'agent commence à travailler de manière autonome, et en quelques secondes, il classera votre document et extraira les champs de données requis, selon le type de document. Vous pouvez voir ce résultat dans le panneau de droite : le montant total et la date de la facture ont été correctement extraits par l'agent.

Conclusion

Nous avons vu comment construire et déployer, étape par étape et sans écrire de ligne de code, un agent IA capable de classer des documents et de les traiter de différentes manières selon le type de document — le tout en quelques minutes et au sein de la nouvelle fonctionnalité de LlamaCloud, LlamaAgents Builder.