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...
根据agent_chat(self, query: str, history: List[Dict] = [], stream: bool = True, model: str = LLM_MODEL, temperature: float = TEMPERATURE, no_remote_api: bool = None)中是否为"远程api"走不同的分支。因为本文为有远程api,所有走的response = self.post("/chat/agent_chat", json=data, ...
本地大模型调用自定义Agent获取Langchain-Chatchat服务器IP地址 qwen-api调用自定义Agent获取Langchain-Chatchat服务器IP地址 5、总结 本文从技术层面讨论了Agent调用工具的过程,大模型能否调用工具,取决于大模型对prompt的理解。大模型本质上也是一种工具,Agent是调用另一种工具,用工具去调用工具,为什么不直接调用?
从0.3.1 版本起,Langchain-Chatchat 使用本地 yaml 文件的方式进行配置,用户可以直接查看并修改其中的内容,服务器会自动更新无需重启。 执行初始化: chatchat init 该命令会执行以下操作: 创建所有需要的数据目录 复制samples 知识库内容 生成默认 yaml 配置文件 修改配置文件: 配置模型(model_settings.yaml),找到...
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...
Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain - 配置中心agent信息 工具配置 · zhenlong-zhu/
1、采用Langchain的Ollama库,新建get_BaseChatModel方法,按照名称返回ChatOllama或ChatOpenAI实例; 2、在model_config.py.example中添加了ollama相关配置,用于设置ollama模型名称和ollama部署发布地址; 3、在chat.py,knowledge_base_chat.py,file_chat.py,search_engine_chat.py,agent_chat.py中将原有的get_BaseCha...
在此代码片段中,我们将导入必要的库和依赖项,配置 LLM 和代理设置,并加载 DuckDuckGo 搜索和 Wikipedia 工具。通过集成这些内置工具,我们的 LLM 代理现在可以使用 DuckDuckGo 在网络上搜索信息并检索相关的维基百科文章以帮助回答问题或解决任务。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 agent_execut...
洞悉LangChain:LangChain工程化设计,从API到智能Agent的全面探索 1. LangChain简介 LangChain 是 2022 年 10 月底,由哈佛大学的 Harrison Chase 发起的基于开源大语言模型的 AI 工程开发框架。当然也可以问一下 AI: 通义千问2.5:LangChain 是一个开源框架,专注于简化开发者利用大型语言模型(LLM)创建应用程序的过...