API Reference: OpenAIEmbeddings StrOutputParser RunnablePassthrough FAISS 'Harrison worked at Kensho.' 在这里,提示的输入预期是一个带有"context"和"question"键的映射(Map)。用户的输入仅为问题(question)。因此,还需要使用检索器获取上下文,并将用户输入放在"question"键下。 需要注意的是,当在另一个可运行对象...
集成(Integrations):特定组件的实现,通常涉及第三方 API 和服务。这些内容通常由第三方合作伙伴维护。 指南和生态系统(Guides and Ecosystem):包含解决比上述部分更高层次问题的指南,例如生产化和开发工作流程的考虑。 API 参考(API references):LangChain 的 API 参考文档,作为参考和解释性内容的集合。 为新开发者设...
api(接口文档):https://api.python.langchain.com/en/latest/langchain_api_reference.html (有点用,但是太乱,迭代太快)(二)五大核心组件1.模型I/O封装:包括模型封装和模型的输入/输出封装LLMS:大语言模型(生成式语言模型) Chat Models:一般基于 LLMS,但按对话结构重新封装(对话式语言模型) PromptTemple:...
"" a: int = Field(..., description="第一个整数") b: int = Field(..., description="第二个整数") chain = llm_with_tools | PydanticToolsParser(tools=[add, multiply]) chain.invoke(query) # API Reference:PydanticToolsParser [multiply(a=3, b=12), add(a=11, b=49)] 后续步骤 ...
API Reference:ChatMessageHistory|BaseChatMessageHistory|RunnableWithMessageHistory 现在我们需要创建一个配置,每次传递给可运行的时候使用。这个配置包含的信息不是直接的输入的一部分,但仍然很有用。在这种情况下,我们想要包含一个session_id。它应该是这样的: ...
全球范围内,新兴的智能体技术如OpenAI的WebGPT为模型赋予了利用网页信息的能力,Adept培养的ACT-1能独立于网站操作并使用Excel、Salesforce等软件,谷歌的PaLM项目旗下的SayCan和PaLM-E尝试将LLM与机器人相结合,Meta的Toolformer探索使LLM能够自主调用API,而普林斯顿的Shunyu Yao所做的ReAct工作则结合了思维链prompting技术...
需要转化的Database Schema数据: ({result}) 参考格式为:({reference_Format}) 只输出最终结果,不输出其他任何文字。 """ messages = [{'role': 'user', 'content': f'{prompt}'}] response = dashscope.Generation.call(dashscope.Generation.Models.qwen_turbo, messages=messages, result_format='message...
工具调用等进阶技巧请前往 LangChain 官方的ChatOpenAI。完整的 API参考文档请前往 LangChain 官方的ChatOpenAI API Reference。 文本嵌入模型(Embedding Model) 支持的模型: MTEB、CMTEB是 Embedding 模型的通用评估指标,数值越大,模型效果越好。text-embedding-v3 模型当前无法通过 LangChain 框架接口指定向量维度,默认...
API Reference:ChatMessageHistory|BaseChatMessageHistory|RunnableWithMessageHistory 现在我们需要创建一个配置,每次传递给可运行的时候使用。这个配置包含的信息不是直接的输入的一部分,但仍然很有用。在这种情况下,我们想要包含一个session_id。它应该是这样的: ...
3.1.1 Chat Completion API 当下最新的是Chat Completion API[2],是AI与LLM交互的核心入口。 代码示例参考: import os import requests # API Key api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 头部信息 headers = { 'Content-Type': 'application/json', ...