在本文范例,我们使用LangChain4J的高阶API来创建一个简单的Agent,用户通过Agent与ERNIE-Bot交互,并通过ERNIE-Bot的Function calling功能来调用工具(以下称为Tool,即外部API),模拟一个非常简单的本地商店发现与下单场景。范例的目的除了学习LangChain4J的Agent与Tool之基本开发外,还包括部分的协议追踪分析。我们使用Kotlin...
Agent 就是“身体”，Tool 就是“手脚”，这下完全理解了。那 LLM 的回答为何可以如此准确呢？
在本文范例,我们使用LangChain4J的高阶API来创建一个简单的Agent,用户通过Agent与ERNIE-Bot交互,并通过ERNIE-Bot的Function calling功能来调用工具(以下称为Tool,即外部API),模拟一个非常简单的本地商店发现与下单场景。范例的目的除了学习LangChain4J的Agent与Tool之基本开发外,还包括部分的协议追踪分析。我们使用Kotlin...
2、输出了请求体内容,main调用与agent调用得到的请求体内容完全一致。 复现问题的步骤 / Steps to Reproduce 执行'...' / Run '...' python startup.py -a --lite 点击'...' / Click '...' 选择对话自定义agent问答 滚动到 '...' / Scroll to '...' 进行正常提问,要求调用新增的tool工具 问题...
创建一个Agent # 创建Agent agent = ( { "input": lambda x: x["input"], "agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_tool_messages( x["intermediate_steps"] ), } | prompt | llm_with_tools | OpenAIToolsAgentOutputParser() )
简介:LangChain-26 Custom Agent 自定义一个Agent并通过@tool绑定对应的工具 同时让大模型自己调用编写的@tools函数 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 编写代码 定义一个工具 # 定义工具@tooldef get_word_length(word: str) -> int:"""Returns the length of a word."""return le...
定义一个agent 输入问题进行测试 case1, 公开问题,执行在线搜索 "How old is lebron james?" case2 特定领域问题, 支持使用自定义tool完成任务: "what is the status of application app_name_1?" 参考: https://python.langchain.com/en/latest/modules/agents/tools/custom_tools.html ...
math_tool = Tool.from_function( func=llm_math_chain.run, name="Calculator", description="Useful for when you are asked to perform math calculations") tools = [search_tool, math_tool] agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, ...
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。
正文开始:本文包括LangChain必知概念,快速开始使用LLM和构建Agent LangChain是一个用于构建基于大语言模型(LLM)应用程序的框架。它旨在简化LLM应用程序的开发过程,并提供了一系列模块和工具来支持常见的用例。 LangChain的主要特点包括: 模块化设计:LangChain将应用程序划分为多个模块,如模型、提示、内存、索引、链和代理...