支持工具调用功能的聊天模型实现了一个.bind_tools()方法,用于将工具架构传递给模型。工具架构可以作为Python函数(带有类型提示和文档字符串)、Pydantic模型、TypedDict类或LangChain工具对象传递。模型的后续调用将与提示一起传递这些工具架构。 Python函数 我们的工具架构可以是Python函数: # 函数名称、类型提示和文档字符...
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: config = {"configurable": {"session_id": "abc2"}...
在langchain中,目前支持下面几种消息类型:AIMessage, HumanMessage, SystemMessage 和 ChatMessage。 在绝大多数情况下,我们只需要用到AIMessage, HumanMessage, SystemMessage即可。 下面是使用的代码例子: from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.schema import ( AIMessage, HumanMessage, Syste...
强推!这可能是B站最全的(Python+大模型+ChatGPT)系列课程了,堪称大模型系列课程的巅峰之作!-人工智能/prompt/langchain共计91条视频,包括:第一课《Python基础》1-介绍 intro、2-什么是计算机编程?whats computer programming、3-使用聊天机器人编写代码 writing c
from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # 加载个人的OpenAI Token key = 'open_ai_key' # 创建OpenAI调用实例 # 本示例中为了让结果更具有创造性,temperature设置为0.9 llm = ChatOpenAI(temperature=0.9, openai_api_key=key) ...
语言模型 Language Models LangChain为两种类型的模型提供接口和集成: LLM:将文本字符串作为输入并返回文本字符串的模型。 ChatModel:由语言模型支持将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息的模型。 大型语言模型(LLM)是 LangChain 的核心组件。LangChain 不提供自己的 LLM,而是提供了一个标准接口,用于与许多不同的LLM进...
from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from langchain.schemaimportHumanMessage,SystemMessage from langchain.prompts.chatimport*llm=ChatOpenAI(model='gpt-3.5-turbo-1106',temperature=1,top_p=1,frequency_penalty=0,presence_penalty=0,api_key='YOUR_OPENAI_KEY')sys_content="你是一个大数据小禅的机...
我们需要修改的配置文件是configs文件夹里面的model_config.py文件。我们用能编辑Python代码的编辑器打开(可用系统自带的记事本打开) 我们拉到下面,可以看到这种格式的代码:"Qwen1.5-1.8B-Chat": "models/LLM/Qwen1.5-1.8B-Chat",冒号把整行分为左右两部分,左边是模型名称,右边是模型目录: ...
condacreate-n langchain-chatglm python=3.10conda activate langchain-chatglm 2、安装torch,因为买的是GPU服务器,所以安装的torch一定是支持GPU版的,虽然CPU也能跑,只要内存足够大,但是真的是巨慢,所以建议有条件还是用GPU。在torch官网上可以选择环境和版本,拿到一个安装命令,直接执行即可。
LLM_MODELS = ["chatglm3-6b", "zhipu-api", "openai-api"] # "Qwen-1_8B-Chat", # AgentLM模型的名称 (可以不指定,指定之后就锁定进入Agent之后的Chain的模型,不指定就是LLM_MODELS[0]) Agent_MODEL = None # LLM 运行设备。设为"auto"会自动检测,也可手动设定为"cuda","mps","cpu"其中之一。