创建Agent agent = create_csv_agent( OpenAI(temperature=0), "data/intel.csv", verbose=True, agent_type=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, ) 现在我们可以用一些问题来测试我们的Agent: 步骤2:向Agent提出问题 当你问LangChain Agent问题时,你会看到它思考自己的行为。 询问通用问题 agent.run("What ...
一些集成好了代理包,比如create_csv_agent可以使用模型解读csv文件,代码如下: fromlangchain.agentsimportcreate_csv_agentfromlangchain.llmsimportOpenAIagent=create_csv_agent(OpenAI(temperature=0),'data.csv',verbose=True)agent.run("一共有多少行数据?") 代理执行器 负责迭代运行代理的循环,直到满足停止的标准。
2-3-4、CSV Agent 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 csv_agent=create_csv_agent(model,"app_traffic_by_source 2024-07-08 17_48_06(1).csv",allow_dangerous_code=True,verbose=True)csv_agent.run(""" 渠道的列名为:entrance,计算2024年7月份通过'APP'渠道的总访客数) """...
from langchain_experimental.agents.agent_toolkits.csv.base import create_csv_agent from langchain_openai import AzureOpenAI from dotenv import load_dotenv import os import streamlit as st def main(): load_dotenv() OPENAI_API_KEY = "" OPENAI_API_VERSION = "0301" os.environ["OPENAI_...
CSV代理工具包,用于对“CSV”文件进行操作(读取、写入), Github 代理工具包,在 Github 上实现了不同的操作,例如创建新问题、创建新拉取请求等。 七、示例:创建Agent(代理) 先决条件: Tavily API token OpenAI API token Python v3.11 版 Pip 包:langchain(至少 v0.1.0)、openai、wikipedia、langchain-communit...
System Info Occasional error out of CSV agent with JSON parsing error. Typically occurs when prompting a multi step task, but some multi step tasks are handled fine. Even in the same multi step task, depending on the wording of the promp...
LangChain 受欢迎的主要原因之一是它对智能体的支持。大多数智能体主要定义为以某种循环方式运行 LLM。到目前为止，他们实现这一点的唯一方式是使用 AgentExecutor。他们为 AgentExecutor 添加了很多参数和功能，但它仍然只是运行循环的一种方式。在新版本中，LangChain 官宣了 langgraph，这是一个可以将语言智能体创建...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。
agent.run("今天是几号?历史上的今天发生了什么事情") 可以看到,正确的返回了日期(有时差),并且返回了历史上的今天。并且通过设置 verbose 这个参数为 True,可以看到完整的 chain 执行过程。将我们的问题拆分成了几个步骤,然后一步一步得到最终的答案。
agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) # 调用代理的run方法,传递字符串"whats 2 + 2"作为输入,询问代理2加2的结果 agent.run("whats 2 + 2") 与模拟llm同理,langchain也提供了一个伪类去模拟人类回复,该功能依赖于wikipedia,所以模拟前需要...