fromlangchainimporthubfromlangchain.agentsimportcreate_openai_functions_agent,AgentExecutorfromlangchain_community.tools.tavily_searchimportTavilySearchResultsfromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain_core.toolsimportTool# 定义查询订单状态的函数defquery_order_status(order_id):iforder_id=="12345":return...
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent") # You need to set OPENAI_API_KEY environment variable or pass it as argument `openai_api_key`. llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0) agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt) agent_executor= AgentEx...
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent") # Choose the LLM that will drive the agent llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", streaming=True) # Construct the OpenAI Functions agent agent_runnable = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt) 然后,我们定义...
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...
from langchain.agentsimportcreate_openai_functions_agent from langchain.tools.renderimportformat_tool_to_openai_function from langchain_core.promptsimportChatPromptTemplate,MessagesPlaceholderfrom langchain_openaiimportChatOpenAI from typing_extensionsimportTypedDict# This defines the object that is passed betwe...
OpenAI Functions聊天型✅✅functions如果你使用的是OpenAI模型，或者是经过微调以支持函数调用的开源模型...
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。 代理对于处理从简单的自动响应到复杂的上下文感知交互等任务至关重要。 例如,您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代理。使用给定的代理...
fromlangchain.agentsimportcreate_openai_functions_agent# 描述代理的任务和工具tools=[# 工具实例...]# 从 Hub 拉取代理的提示模板prompt=hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")# 初始化 LLMllm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",temperature=0)# 创建代理agent=create_openai_functions_agent(llm,too...
AgentType.OPENAI_FUNCTIONS:OpenAIFunctionsAgent。 某些 OpenAI 模型增加了函数调用的功能，通过openai模型...
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...