Query Agent Quickstart

Query Agent Quickstart

이 퀵스타트는 Weaviate Cloud 클러스터에 연결하고, Query Agent를 하나 이상의 기존 컬렉션에 지정한 뒤 Search Mode와 Ask Mode에서 첫 자연어 질의를 실행하는 흐름을 안내해요. Weaviate Cloud 전용 기능이에요.

출처: Query Agent Quickstart

사전 요구 사항

  • Weaviate Cloud 인스턴스(예: 무료 클러스터)
  • Python 클라이언트 또는 TypeScript 클라이언트

Step 1: Query Agent 시작

제공해야 할 것은 두 가지뿐이에요.

  1. 대상 Weaviate Cloud 인스턴스를 가리키는 Weaviate 클라이언트 객체
  2. 검색을 허용할 컬렉션 목록
import os
import weaviate
from weaviate.classes.init import Auth
from weaviate.agents.query import QueryAgent

headers = {
    # Provide your required API key(s), e.g. Cohere, OpenAI, etc. for the configured vectorizer(s)
    "X-INFERENCE-PROVIDER-API-KEY": os.environ.get("YOUR_INFERENCE_PROVIDER_KEY", ""),
}

client = weaviate.connect_to_weaviate_cloud(
    cluster_url=os.environ.get("WEAVIATE_URL"),
    auth_credentials=Auth.api_key(os.environ.get("WEAVIATE_API_KEY")),
    headers=headers,
)

# Instantiate a new query agent object
qa = QueryAgent(
    client=client, 
    collections=["ECommerce", "FinancialContracts", "Weather"]
)

TypeScript에서는 weaviate-agents의 QueryAgent를 써요.

import weaviate from 'weaviate-client';
import { QueryAgent } from 'weaviate-agents';

const headers = {
    // Provide your required API key(s), e.g. Cohere, OpenAI, etc. for the configured vectorizer(s)
    'X-INFERENCE-PROVIDER-API-KEY': process.env.YOUR_INFERENCE_PROVIDER_KEY as string,
};
const client = await weaviate.connectToWeaviateCloud(
    process.env.WEAVIATE_URL as string,
    {
        authCredentials: new weaviate.ApiKey(process.env.WEAVIATE_API_KEY as string),
        headers,
    }
);
// Instantiate a new query agent object
let qa = new QueryAgent(client, {
    collections: ['ECommerce', 'FinancialContracts', 'Weather'],
});

Step 2: Query Agent로 검색

Search Mode (검색 전용)

Search Mode는 검색만 수행하고 답변 생성은 하지 않아요. LLM이 필터·정렬 같은 동적 검색 옵션을 결정하고 검색 결과를 반환해요.

search_response = qa.search(
    "Find me some vintage shoes under $70", 
    limit=10
)

Search Mode는 Weaviate에서 직접 검색한 것처럼 원시 Weaviate 객체를 반환해요.

for obj in search_response.search_results.objects:
    print(f"Product: {obj.properties['name']} - ${obj.properties['price']}")

Step 3: Query Agent에게 질문

Ask Mode (답변 생성)

Ask Mode는 답변 생성을 포함해요. LLM이 동적 필터·검색 설정으로 검색을 만든 뒤, 그 검색 결과를 바탕으로 질문에 답변해요.

ask_response = qa.ask(
    "I like vintage clothes and nice shoes. Recommend some of each below $60."
)

결과 접근 방법:

  • ask_response.sources — 초기 검색에서 가져온 객체
  • ask_response.final_answer — 질문에 대한 최종 답변
  • ask_response.display() — 모든 출력 보기
ask_response.sources # retrieved objects from initial search
ask_response.final_answer # final answer to the question
ask_response.display()

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