在LangChain的世界里,Agent是一个智能代理,它的任务是听取你的需求(用户输入)和分析当前的情境(应用场景),然后从它的工具箱(一系列可用工具)中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是LangChain提供的各种积木,比如Models、Prompts、Indexes等。 如下图所示,Agent接受一个任务,使用LLM(大型语言模型)作为它的...
HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)算法是利用Hub/Authority方法的搜索方法,算法如下:将查询q提交给传统的基于关键字匹配的搜索引擎.搜索引擎返回很多网页,从中取前n个网页作为根集(root set),用S表示。S满足如下3个条件: 1.S中网页数量相对较小 2.S中网页大多数是与查询q相关的网页 3.S中网页包含较多的权威...
(博主使用了GitHub账号登录)-邮箱验证-手机号验证-订阅-api-key 二、安装谷歌搜索的依赖 pip install google-search-results 1. 三、使用案例 import os from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import initialize_agent from langchain.llms import OpenAI from langchain.agents import Age...
在Serpapi网站注册账号[3],可以使用 GitHub 账号或者 Google 账号。注册完成后可以在首页获取SERPAPI_API_KEY,保存备用。 Serpapi网站注册账号 运行高级 Agents API 测试 运行Google Search 从运行结果可以看到,LLM 控制 Agents 运行了两次 Google Search,分别得到了姚明妻子的名称和年龄;最后一次 Action 得到年龄次方...
再比如,llm的数据一般不是最新的,所以问一些时效性的东西的时候往往答案都是错的,那么假如说哈它知道自己不行,每次有很具有时效性的问题的时候,它都去上谷歌上去搜一下(一个叫google search api的工具),那么答案是不是很有时效性啦? hang?hang?hang?牛不牛?那么怎么用呢,其实agent本质上只是一个chain而已。
二、Agent(代理)示例 1.网页搜索工具 您可以轻松地将不同类型的 Web 搜索作为可用操作添加到您的代理中,可以是 Google 搜索、Baidu搜索、sohu 等。 2.在矢量数据库中嵌入搜索 您可以从检索器创建一个工具并根据需要对其进行描述,代理将使用此工具来获取某种数据,例如相似性检查和嵌入模型。
一、什么是LangChain Agent(代理) LangChain中代理背后的想法是利用语言模型以及要执行的一系列操作。代理正在使用推理引擎来确定要执行哪些操作来获取结果。 代理对于处理从简单的自动响应到复杂的上下文感知交互等任务至关重要。 例如,您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代理。使用给定的代理...
Tools是Agent可以调用的函数。LangChain内置的工具目前有60多种,包括Shell脚本执行器、Python代码解析器、Bing/Google/Duckduckgo搜索引擎、图片生成器、文本转音频、维基百科、YouTube等。地址如下:https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/ 也可以自定义工具,封装我们自己需要的功能。
pip install google-search-results 0.2 运行示例程序 咱们先不看LangChain的Agent的概念、接口及原理，...
pipinstallgoogle-search-results LLMs版 示例代码: fromlangchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_toolsfromlangchain.llms import OpenAI os.environ["SERPAPI_API_KEY"] ='XXXX'# The language model we're going to use to control the agent.model_name="gpt-3.5-turbo"llm = OpenAI(...