Chain和Agent是无状态的,只能独立地处理每个传入的查询,Memory 可以管理和操作历史消息。一个带存储的Agent例子如下: 一个基于问答历史记录的聊天agent。 它首先定义了搜索工具,并使用ZeroShotAgent生成 prompts。 然后创建一个ConversationBufferMemory对象保存历史消息。 将agent、搜索工具和内存对象封装成AgentExecutor。
model="gpt-3.5-turbo-16k")# 设置工具tools=load_tools(["serpapi","llm-math"],llm=llm)# 初始化Agentagent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
我们可以看到agent继承chain,两者都是Runnable的子类,可以参考LangChain补充二:LCEL和Runnable更加方便的创建调用链RunnableWithMessageHistory,实现上下文的处理 fromlangchain_community.chat_message_historiesimportChatMessageHistoryfromlangchain_core.runnables.historyimportRunnableWithMessageHistory message_history = ChatMes...
fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemoryfromlangchain.agents.conversational_chat.baseimportConversationalChatAgentfromlangchain.agentsimportAgentExecutor, AgentOutputParser SYSTEM_MESSAGE_PREFIX ="""尽可能用中文回答以下问题。您可以使用以下工具"""# 初始化大模型实例,可以是本地部署的,也可是是ChatGPT# ...
LangChain 主要通过聊天界面与语言模型进行交互。ChatMessageHistory 类负责记住所有以前的聊天交互数据,然后可以将这些交互数据传递回模型、汇总或以其他方式组合。这有助于维护上下文并提高模型对对话的理解。 7. Agents and Toolkits Agent 是在 LangChain 中推动决策制定的实体。他们可以访问一套工具,并可以根据用户输...
SystemMessage # 初始化聊天对象 chat = ChatOpenAI(openai_api_key="...") # 向聊天模型发问 chat([HumanMessage(content="Translate this sentence from English to French: I love programming.")]) OpenAI 聊天模式支持多个消息作为输入。这是一个系统和用户消息聊天模式的例子: ...
通过将一个或多个消息传递给chat_models,从而可以获取聊天结果。响应也是一条消息。目前LangChain支持的消息类型有AIMessage、HumanMessage、SystemMessage和ChatMessage。其中ChatMessage可以扮演任意角色。在大多数情况下,我们只需要处理HumanMessage、AIMessage和SystemMessage。
LangChain还可以让你创建一些可以执行动作的应用程序，比如上网、发邮件、完成其他API相关的任务。你可以看看AgentGPT，这是一个很好的例子。这样的应用程序有很多可能的用途，这里只是我随便想到的一些：个人AI邮件助手AI学习伙伴AI数据分析定制公司客服聊天机器人社交媒体内容创作助手 这样的案例还有更多。我会在以后的...
fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemoryfromlangchain.agents.conversational_chat.baseimportConversationalChatAgentfromlangchain.agentsimportAgentExecutor,AgentOutputParser SYSTEM_MESSAGE_PREFIX="""尽可能用中文回答以下问题。您可以使用以下工具"""# 初始化大模型实例,可以是本地部署的,也可是是ChatGPT# llm...
openai_tools_agent(llm,tools,prompt)# 创建智能体执行器agent_executor=AgentExecutor(agent=agent,...