from langchain.agents import AgentExecutor, LLMSingleActionAgent, AgentOutputParser from langchain.prompts import StringPromptTemplate from langchain.chains import LLMChain from typing import List, Union, Any f
要使用 LangChain,开发人员首先要导入必要的组件和工具,例如 LLMs, chat models, agents, chains, 内存功能。这些组件组合起来 创建一个可以理解、处理和响应用户输入的应用程序。 5. LangChain 支持哪些功能 针对特定文档的问答:根据给定的文档回答问题,使用这些文档中的信息来创建答案。 聊天机器人:构建可以利用 LL...
chain.run(input_language="English", output_language="Chinese", text="I love programming.")#-> "我喜欢编程。(Wǒ xǐhuān biānchéng.)" 您还可以将代理与聊天模型一起使用。使用AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION作为代理类型初始化Agent fromlangchain.agentsimportload_toolsfromlangchain.agents...
Example Selectors 为用户提供了一个简单直观的方式来与模型交互,让用户可以更好地训练、测试和控制 LangChain 模型,但具体的实现和作用还需要依赖实际的技术细节才能给出确切的回答。 输出解析器 Output Parsers 语言模型输出内容是文本格式,但是开发AI应用的时候,我们希望能拿到的是格式化的内容,例如结果转成目标对象、...
·Output parsers:从模型输出中提取信息 Models(I/O) Prompts组件:包含Prompt templates和Example selectors。 Prompts Prompt templates: · 对语言模型的指令 · 一组几个镜头示例来帮助语言模型生成更好的响应 · 对语言模型的一个问题 分别举例:TemplateFormat、MessageTemplate、FewShotPromptTemplate、Example selectors...
Output Parsers 负责将语言模型响应构建为更有用的格式。它们实现了两种主要方法:一种用于提供格式化指令,另一种用于将语言模型的响应解析为结构化格式。这使得在您的应用程序中处理输出数据变得更加容易。 5. Indexes and Retrievers Index 是一种组织文档的方式,使语言模型更容易与它们交互。检索器是用于获取相关文档...
输出解析器(Output parsers):处理 LLM 的输出 链(Chains):LangChain 的“LCEL 语法”覆盖了 Python 的“|”运算符 LangChain所取得的成就只是增加了代码的复杂性,而没有明显的好处。 此代码可能适用于早期原型。但对于生产使用,必须合理理解每个组件,这样它就不会在实际使用条件下意外地崩溃(blow up)。您...
fromlangchainimporthubfromlangchain.agentsimportAgentExecutor,load_toolsfromlangchain.agents.format_scratchpadimportformat_log_to_strfromlangchain.agents.output_parsersimport(ReActJsonSingleInputOutputParser,)fromlangchain.tools.renderimportrender_text_descriptionfromlangchain_community.utilitiesimportSerpAPIWrapper...
fromlangchainimporthubfromlangchain.agentsimportAgentExecutor,toolfromlangchain.agents.output_parsersimportXMLAgentOutputParserfromlangchain_openaiimportChatOpenAIimportsubprocess model=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",)@tooldefsearch(query:str)->str:"""Search things about current events."""return"32 degr...
这里要理解的最有用的概念是 OutputParsers 的概念。OutputParsers 负责指定语言模型应响应的模式,然后将其原始文本输出解析为该结构化格式。 使用这些进行提取的方法是在 OutputParser 中定义要提取的信息的架构。然后,您将创建一个 PromptTemplate,它接收原始文本 blob,并附有以指定格式提取信息的说明。