Langchain C3_L2.zh P3 - 08:31 除了创建链之外,RunnableMap的另一个作用是为模型绑定函数,用.bind()方法 Langchain C3_L2.zh P3 - 10:25 如果有多个希望选择调用的函数,在functions列表里面多写几个即可 另一个功能是fallback。相当于如果原来的链失效,通过fallback可以调用备选的链。而不会直接报错退出...
bind(function_call= {"name": "joke"}, functions= functions) chain.invoke({"foo": "bears"}, config={}) 2.2 PromptTemplate + LLM + OutputParser 在链中添加一个输出解析器,以便将原始LLM/ChatModel输出转换为更易于处理的格式。 from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser chain = ...
"You are a helpful assistant"),("user","{input}")])#创建llmmodel=ChatOpenAI()#绑定函数描述对象model_with_function=model.bind(functions=[weather_function])#创建chainchain=prompt|model_with_function#测试函数调用功能response=chain
到目前为止,我们还只是用 OpenAI 最原始的RESTful API构建 LLM 工程能力,甚至连 OpenAI 提供的 SDK 都未使用。显然这不是一个高效的方式,使用前边安装的 LangChain-OpenAI 集成包langchain-openai可以大大降低代码的开发成本。 代码示例参考: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain_op...
{modelName:"gpt-3.5-turbo",temperature:0});// 智能体初始化constexecutor=awaitinitializeAgentExecutorWithOptions(tools,model,{agentType:"openai-functions",verbose:false,});// 执行,这里给出的问题是:"通过搜索互联网,找出自 2010 年以来 Boldy James 发行了多少张专辑,以及 Nas 自 2010 年以来发行了...
{input}")])# 创建一个 JsonOutputFunctionsParser 解析器实例 parserparser=JsonOutputFunctionsParser()# 构建聊天处理链,以 prompt 开始,连接 model,最后连接 parserchain=prompt|model.bind(functions=openai_functions)|parser# 调用链的 invoke 方法,向其传入一个包含用户输入的字典,并将结果保存在 res 中res=...
bind({ ...kwargs }) // e.g. 将函数绑定到 OpenAI 模型 model.bind({ functions: [...schemas], function_call: {...} }) 如何回退到其它的可运行对象 // 实例方法 runnable.withFallbacks({ fallbacks: [...runnables] }) 以上参考:https://js.langchain.com/docs/guides/expression_language...
model = model.bind_functions(functions) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 复制 使用LangGraph: LangGraph通过StatefulGraph来实现,这个结构使用AgentState对象在图的不同节点间传递信息。 虽然有很多配置选项,但核心是AgentState对象,它被存储在一个TypedDict中。这个对象的键是“messages”,对应的值是一个BaseMessages的序列...
然后通过bind_tools方法绑定到LLM对象即可。需要注意的是这里需要用JsonOutputToolsParser解析结果输出。 代码示例参考: import random from langchain_core.output_parsers.openai_tools import JsonOutputToolsParser from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough...
然后通过bind_tools方法绑定到LLM对象即可。需要注意的是这里需要用JsonOutputToolsParser解析结果输出。 代码示例参考: importrandomfromlangchain_core.output_parsers.openai_toolsimportJsonOutputToolsParserfromlangchain_core.runnablesimportRunnablePassthroughfromlangchain_core.toolsimporttoolfromlangchain_openaiimportChat...