好处是可定制化更好,适合自定义 Agent,比如即使你决定了使用某一个具体的 agent 类型,你仍然可以定制你的提示词,另外重要的一点是,你可以控制 AgentExecutor 中的很多参数来适应自己的功能要求及控制执行流程。 llm = Spark() prompt = hub.pull("hwchase17/structured-chat-agent") a
prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("system","You are a helpful assistant. Make sure to use the tavily_search_results_json tool for information.",),("placeholder","{chat_history}"),("human","{input}"),("placeholder","{agent_scratchpad}"),])# Construct the Tools agentagent=creat...
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4",temperature=0.1)prompt=hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")tools=get_function_tools()agent=create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)agent_executor=AgentExecutor(agent=agent,tools=tools,verbose=True)agent_executor.invoke({"input":"Who is the owner of...
AI代码解释 fromlangchainimporthubfromlangchain.agentsimportAgentExecutor,create_json_chat_agentfromlangchain.toolsimporttoolfromlangchain_community.chat_models.fireworksimportChatFireworks@tooldefleng(word:str)->str:"""Please use this tool if you want to find the length of the word."""returnlen(word...
在LangChain的世界里,Agent是一个智能代理,它的任务是听取你的需求(用户输入)和分析当前的情境(应用场景),然后从它的工具箱(一系列可用工具)中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是LangChain提供的各种积木,比如Models、Prompts、Indexes等。 如下图所示,Agent接受一个任务,使用LLM(大型语言模型)作为它的...
LangChain Agent的终极指南,本教程是您使用 Python 创建第一个agent的重要指南,请立即开始你的 LLM 开发之旅。 一、什么是LangChain Agent(代理) LangChain中代理背后的想法是利用语言模型以及要执行的一系列操作。代理正在使用推理引擎来确定要执行哪些操作来获取结果。
在输出解析方面，这有时可能是棘手的 —— 为了解析一个 JSON 块，大多数 JSON 解析器需要一个完整的 JSON 块。LangChain 的许多输出解析器包含了内置逻辑来进行这种部分解析。检索 LangChain 开发者主要构建的一种应用类型是那些能够与他们自己的私有数据进行交互的应用程序。能够轻松地将你的数据与 LLM 结合起来...
在LangChain 的世界里,Agent 是一个智能代理,它的任务是听取你的需求(用户输入)和分析当前的情境(应用场景),然后从它的工具箱(一系列可用工具)中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是 LangChain 提供的各种积木,比如 Models、Prompts、Indexes 等。
agent = create_json_chat_agent(model, tools, prompt, stop_sequence=False) agent_executor = AgentExecutor( agent=agent, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors=True, max_iterations=5) res = agent_executor.invoke({"input": "Make this word lowercase: 'Daniel'"}) ...
5.创建Agent(传递进入llm、tools、prompt):这里以create_openai_tools_agent为例 fromlangchain.agentsimportcreate_openai_tools_agent agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) 6.创建Agent Executor fromlangchain.agentsimportAgentExecutor ...