All agentevals evaluators support Python asyncio. As a convention, evaluators that use a factory function will have async put immediately after create_ in the function name (for example, create_async_trajectory_llm_as_judge), and evaluators used directly will end in async (e.g. trajectory_stric...
agentagiopenaigptnextt3t3-stacklangchainautogptbaby-agiagentgpt UpdatedOct 7, 2024 TypeScript Python SDK, Proxy Server (LLM Gateway) to call 100+ LLM APIs in OpenAI format - [Bedrock, Azure, OpenAI, VertexAI, Cohere, Anthropic, Sagemaker, HuggingFace, Replicate, Groq] ...
agent = initialize_agent(tools, chat, agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) # Now let's test it out! agent.run("Who is Olivia Wilde's boyfriend? What is his current age raised to the 0.23 power?") 各个工具如何工作?AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 到...
尝试向 agent 提问 继续增加记忆 增加另外一个 agent 让两个 agent 进行对话 代码解释 领域知识竞答 案例目标 基于LangChain 现成的工具,搭建多 agent 系统,模拟对话、访谈和知识竞答。 1 环境准备 !pip install langchain openai langchain_experimental tiktoken faiss-cpu==1.7.4 -q from datetime import date...
由GPT / Embedding / TS / NextJS提供支持•DataChad[120]: 一个让您可以与任何数据源聊天的streamlit应用程序。支持使用GPT4All的OpenAI和本地模式•Second Brain AI Agent[121]: 一个streamlit应用程序,可以使用OpenAI和ChromaDB在本地自动对话您的第二大脑笔记...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。
要想开发出优秀的AI应用程序,除了有性能强大的大语言模型(后续简称LLM)作基础,优秀的提示词工程技术,借助检索增强生成从外部知识库获取LLM不具备的专有知识,通过智能体对接外部工具扩展LLM能力,缺一不可。此外AI应用程序通常都需要经过多轮提示以及解析输出,并有机连接成一个整体,本质上是个链的过程,如何快速高效实现...
2.3Agent 2.3.1 名词解释: Agents是一种使用LLMs做出决策的工具,它们可以执行特定的任务并生成文本输出。Agents通常由三个部分组成:Action、Observation和Decision。Action是代理执行的操作,Observation是代理接收到的信息,Decision是代理基于Action和Observation做出的决策。Agents还可以与Prompts、Indexes、Memory和Chains一起使...
Codex是由 OpenAI 开发的模型。它能够解析自然语言并生成代码,为 GitHub Copilot 提供动力。作为 GPT-3 模型的后代,它已经在 GitHub 上公开可用的代码上进行了微调,来自 5400 万个 GitHub 仓库的 159GB Python 代码,用于编程应用。 为了说明在创建软件方面取得的进展,让我们看一下基准测试中的定量结果:Codex 论文...
Example: openai/gpt-4-turbo-preview, then run npm i @langchain/openai. Customize the prompt: We provide a default system prompt in src/react_agent/prompts.ts. You can easily update this via configuration in the studio. You can also quickly extend this template by: Modifying the agent's ...