然后执行app.post("/chat/agent_chat", tags=["Chat"], summary="与agent对话")(agent_chat),如下所示: 最后执行async def agent_chat()中的async def agent_chat_iterator()方法,如下所示: 拿到model、prompt_template、output_parser后,使用得到链llm_chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt_template)...
[1]https://github.com/ai408/Langchain-Chatchat/blob/master/server/agent/math.py
千问的 API 直接回答虽然不如智谱 API, 不过好在可以用 agent 功能。使用自定义agent 功能,需要使用能够和 agent 对齐的模型, zhipu-api 暂时还没有对齐,所以需要用 qwen-api. 在server/agent/tools/myrobot.py 文件中修改 serve_drink.py 文件的绝对路径 在对话框输入“我想喝一杯热牛奶” AI 就会去调用 s...
根据LangChain官方文档:Tools are interfaces that an agent, chain, or LLM can use to interact with the world.中文意思为“工具是代理、链或LLM可以用来与世界交互的接口”,最终Agent来使用工具,实现某些功能或操作。如有疑问➕V:DuOTOR2A 2、环境搭建 本文在Windows11搭建Langchain-Chatchat,调用本地大模型...
本篇是Langchain-Chatchat2.10版本教程的最后一文,因为上周3.0发布了,重点升级了Agent,这是大模型应用的一个重点发展方向 我也第一时间体验了下,惊喜满满但也问题多多,新版本需要一个debug周期,在摸透之前2.10依然是高度可用的框架,我在之前的文章进行了手把手的部署教程: ...
1、Agent类型 不同类型的Agent有不同的推理的提示词风格、对应的编码输入方式以及解析输出方式。 内置的Agent类型有下面几种: 其中,OpenAI Tools、OpenAI Functions这两个类型主要针对OpenAI制定的,OpenAI Tools试了下智谱AI的GLM4也能用。特别推荐一下Structured Chat,对话历史、多个入参的工具都支持,效果也相对比较好...
基于Langchain-Chatchat的AI智能体,chatchat-agent是基于 Langchain 与 ChatGLM, Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用,支持大模型、Embedding、文生图、语音识别、语音合成等模型部署,提供类ChatGPT的接口,为下游应用提供算法接口支持。 License ...
关于LangChain的介绍,可以参考上一篇文章(ChatGPT|LangChain介绍),本文主要详细介绍Agent的原理,LangChain是如何和ChatGPT结合实现问题拆分的。 Agent是什么 基于用户输入动态地调用chains,LangChani可以将问题拆分为几个步骤,然后每个步骤可以根据提供个Agents做相关的事情。
AgentFinish(代理完成):这是一个数据类,表示代理已经完成任务,应该将结果返回给用户。它具有一个return_values参数,是一个要返回的字典。通常,它只包含一个键 -output- 代表一个字符串,因此通常只返回这个键。 Intermediate Steps(中间步骤):这些代表了先前代理动作和相应的输出,它们会被传递下去。这对于将来的迭代...
chat_history",return_messages=True)# 配置agentchat_agent=ConversationalChatAgent.from_llm_and_tools(system_message=SYSTEM_MESSAGE_PREFIX,# 指定提示词前缀llm=llm,tools=tools,memory=memory,verbose=True,# 是否打印调试日志,方便查看每个环节执行情况output_parser=output_parser#)agent=AgentExecutor.from_agent...