agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) agent.run("Search for the Sacramento Kings win-loss record for the entire 2022-2023 season. Add games won and games lost and multiply that result by 2") 输出 > Entering new AgentExecutor cha...
tool是agent可用于与世界交互的功能。这些工具可以是通用实用程序(例如搜索)、其他链,甚至是其他代理。 目前,可以使用以下代码片段加载工具: fromlangchain.agentsimportload_tools tool_names=[...]tools=load_tools(tool_names) 某些工具(例如链,代理)可能需要一个基本的LLM来初始化它们。 fromlangchain.agentsimpor...
fromlangchain.agentsimportload_tools,initialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypefromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIfromlangchain.agents.toolsimportTool# 函数定义defget_weather(city):"""1. 本地实现逻辑:不需要跟第三方交互2. 通过与第三方交互,获的结果,请求方式或http或client请求"""return"sunn...
1. LangChain tools 代码语言:javascript 复制 from config import api_type, api_key, api_base, api_version, model_name from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agent from langchain.agents import load_tools, initialize_agent from lan...
from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType # 调用load_tools函数,加载名为"wikipedia"的工具 tools = load_tools(["wikipedia"]) # 初始化一个HumanInputLLM对象,其中prompt_func是一个函数,用于打印提示信息 ...
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...
首先需要学习内置 Tools,内置 Tools 是作者封装好的一些工具,可以直接进行调用。主要步骤如下: 加载工具。初始化 Agent,并将工具传入。对代理输入问题。 # LangChain相关模块的导入 from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.agents import load_tools, initialize_agent ...
1.定义Tools(工具) 代码示例如下: from dotenv import load_dotenv from langchain import hub from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent, load_tools from langchain.tools.tavily_search import TavilySearchResults from langchain.utilities.tavily_search import TavilySearchAPIWr...
LangChain之工具Tools(上) 工具Tools 概述 工具是代理、链或LLM可以用来与世界互动的接口。它们结合了几个要素: 工具的名称 工具的描述 该工具输入的JSON模式 要调用的函数 是否应将工具结果直接返回给用户 LangChain通过提供统一框架集成功能的具体实现。在框架内,每个功能被封装成一个工具,具有自己的输入输出及处理...
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。