Langchain的create_react_agent()方法是创建react agent的方法,在默认情况下,针对LLM的输出使用了ReActSingleInputOutputParser # langchain.agents的create_react_agent源码,# 默认使用ReActSingleInputOutputParserdefcreate_react_agent(llm:Bas
from langchain.output_parsers.json import parse_json_markdown from langchain.agents.conversational_chat.prompt import FORMAT_INSTRUCTIONS from langchain.agents import AgentExecutor, AgentOutputParser from langchain.schema import AgentAction, AgentFinish # 自定义解析类 class CustomOutputParser(AgentOutputPar...
=None:# 如果判断需要调用查询天气工具,则运行查询天气工具ifassistant_output['tool_calls'][0]['function']['name']=='get_current_weather':tool_info={"name":"get_current_weather","role":"tool"}# 提取位置参数信息arguments=assistant_output['tool_calls'][0]['function']['arguments']if'properti...
LangChain 实现 对于 LangChain 的实现，我想使用 AgentExecutor 类，即使它实际上现在是遗留方法，因为已经引入了 LangGraph。LangGraph 以增加复杂性为代价增加了更多的灵活性，所以我认为 AgentExecutor 仍然可以胜任这个用例。我将在稍后探讨基于图的实现。工具 LangChain 包括一个 @tool 装饰器，用于注册函数并检查...
prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder from langchain.agents.format_scratchpad.openai_tools import ( format_to_openai_tool_messages, ) from langchain.agents.output_parsers.openai_tools import OpenAIToolsAgentOutputParser from langchain.agents import AgentExecutor llm = ChatOpenAI(model="...
LCEL即LangChain Express Language,即LangChain表达语言。这是LangChain提供的一种简洁的、用于组装上述“链”的声明性方式。 我们看一个官方使用LCEL“组装”Chain的例子就明白: prompt = ChatPromptTemplate.from_template("讲一个关于 {topic} 的笑话")model =ChatOpenAI(model="gpt-4")output_parser =StrOutp...
请注意,我们利用辅助函数 create_history_aware_retriever 来完成此步骤,该函数管理 chat_history 为空的情况,否则按顺序应用 prompt | llm | StrOutputParser() | retriever。 create_history_aware_retriever 构造一个链,该链接受键 input 和 chat_history 作为输入,并具有与检索器相同的输出模式。
output_parser = CustomOutputParser() 初始化Agent 如果你使用ChatGPT的话,这里需要配置ChatGPT的api-key,同时需要kx上网。也可以配置一些本地的开源大模型,比如ChatGLM2-6B、Baichuan-13B等,但是效果确实要比ChatGPT差很多。 fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemoryfromlangchain.agents.conversational_chat....
到目前为止,我们还只是用OpenAI最原始的RESTful API构建LLM工程能力,甚至连OpenAI提供的SDK都未使用。显然这不是一个高效的方式,使用前边安装的LangChain-OpenAI集成包langchain-openai可以大大降低代码的开发成本。 代码示例参考: 代码语言:python 代码运行次数:0 ...
Langchain作为LLM的便捷工具，其核心在于prompt、model和output parser的组合使用。这个工具自2022年成立以来，随着LLM的频繁更新，不断迭代以适应新环境。虽然官网文档可能不够同步，但它是官方权威来源。本文将围绕Langchain 0.0.308版本，梳理核心思路并讲解如何使用agent和自定义工具。核心概念与应用Lang...