我们使用 bind_tools 方法将工具的定义作为模型调用的一部分传递: llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply]) 注释:这样,模型就可以在适当的时候调用 multiply 工具了。 当模型调用工具时,相关信息会显示在输出的 AIMessage.tool_calls 属性中: msg = llm_with_tools.invoke("3 乘以 5 等于多少?") print...
它通过首先将所需的架构直接或通过 LangChain 工具绑定到聊天模型来工作,使用 .bind_tools() 方法。然后模型将生成一个包含 tool_calls 字段的 AIMessage,该字段包含与所需形状匹配的参数。 您可以使用多种可接受的格式将工具绑定到 LangChain 中的模型。这是一个示例: from langchain_core.pydantic_v1 import ...
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_openaiimportChatO...
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 from langchain_core.tools import tool from la...
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools) 1. 2. 3. 4. 提示词模板 然后就是创建提示词模板,这里额外提一下,因为目前所有的llm都不具备对时间的感知能力,所以这里必须在模板里将当前时间传给llm,方便llm去做时间的计算。 ## 创建提示词模板 ...
bind_tools(tools) # 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() ) # 执行器 agent_executor = AgentExecutor(agent=agent,...
bind_tools: 更通用,可以选择特定工具或多个工具,适用于需要 LLM 灵活响应的场景,如代理应用中选择要调用的工具并响应用户。 总结 随着LLM 不断进化,我们可以预见,将原生工具调用功能引入 LLM 的趋势将继续。LangChain 的标准化工具调用接口不仅节省了开发者的时间和努力,还使得在不同的 LLM 提供商之间切换变得更加...
绑定工具：该 bind_tools 方法获取工具列表并将它们绑定到 llm 实例。这将创建一个新的语言模型实例， llm_with_tools 该实例集成了我们的自定义工具。这种增强的语言模型现在可以解释与绑定工具提供的功能相关的命令，从而实现自然语言处理和任务执行之间的无缝交互。这种将工具绑定到语言模型的过程对于创建交互式和功能...
tools = [retriever_tool, generate_png] llm_with_tools = llm.bind_tools(tools) prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent") agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt, ) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) ...
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools) prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent") agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt, ) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) result = agent_executor.invoke({"input":"""我是一个测试工程师,我需...