Agent默认使用bing,且你没有配置bing的apikey导致它返回了BaseResponse,与正常搜索返回的EventSourceResponse类型不匹配导致了问题 本来函数写的这里确实有点小问题 Langchain-Chatchat/server/chat/search_engine_chat.py Line 138 in 4f67f4a return BaseResponse(code=404, msg=f"未支持搜索引擎 {search_engine_...
这个消息是在处理流式响应(if stream:)和非流式响应(else:)时遇到Status.error时构造的。错误消息包括工具名称(工具名称),状态指示调用失败(工具状态: 调用失败),以及遇到错误的工具提供的错误消息(错误信息)。 相关文档: server/agent/callbacks.py server/chat/agent_chat.py Sources 从前端agent问答debug后工具无...
agent langchain large-language-model Share Copy link Improve this question Follow askedJan 12 at 9:21 Markus Mak 3111 bronze badge 3 Answers Sorted by: Highest score (default)Trending (recent votes count more)Date modified (newest first)Date created (oldest first) ...
(中英强推!)2024吴恩达最好的【LangChain大模型应用开发】附代码_RAG模型应用_agent_微调ChatGPT提示词_transformer共计8条视频,包括:基于LangChain的大语言模型应用开发1——介绍、2——模型,提示和输出解析、3——记忆等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
agent = initialize_agent(tools, chat, agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) # Now let's test it out! agent.run("Who is Olivia Wilde's boyfriend? What is his current age raised to the 0.23 power?") 各个工具如何工作? AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION ...
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例,简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型,然后交给相应的工具(也是LLM模型)来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色,要把结构化的Prompt模板写好,充分利用LLM的Zero/One/Few-Shot能力。
Langchain-Chatchat/knowledge_base/samples/content 中, 可以是 txt 文本文件,pdf, xlsx, csv, json, pptx 等文件格式。 用以下命令基于文档创建向量数据库 $ python init_database.py --recreate-vs 搜索引擎配置 如果需要模型联网获取知识,则需要申请一个搜索引擎API 的 key。我给项目添加了一点代码,可以使用...
(超爽中英!) 2024公认最全的【吴恩达大模型LLM】系列教程!附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI共计98条视频,包括:《大语言模型微调之道》1-介绍、2-为什么要微调、3-微调在训练过程中的位置等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
用于函数调用的函数 / 工具 用于 RAG 的向量数据库 用于跟踪、评估等的可观察性平台。Agent 领域正在...