from langgraph.prebuilt.tool_executorimportToolExecutor,ToolInvocationdefcreate_agent(llm,tools,system_message:str):"""Create an agent."""functions=[convert_to_openai_function(t)fortintools]prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("system","You are a helpful AI assistant, collaborating with other ...
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...
2.2 OpenAI 功能 2.3 OpenAI 多功能代理 2.4 计划与执行 2.5 ReAct 2.6 ReAct document store 2.7 通过搜索自行询问 2.8 结构化工具会话 三、使用方式 3.1 为OpenAI Function Agent 添加内存 3.2 结合代理和向量存储 3.3 异步API 3.4 创建ChatGPT 克隆体 3.5 使用 OpenAI Functions Agent 自定义函数 3.6 自定义代...
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 Tesla company? Let me...
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...
# Construct the OpenAI Functions agent agent_runnable = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt) 然后,我们定义图形的状态,它跟踪随时间的变化。这种状态允许图中的每个节点更新整体状态,从而省去了不断传递的麻烦。我们还将决定如何应用这些更新,无论是覆盖现有数据还是添加到其中。
embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = FAISS.from_texts(documents, embeddings) 构建检索链 使用上文构建的向量存储,创建一个检索链来查找相关文档并结合 LLM 生成响应: from langchain.chains.combine_documents import create_combined_docs_chain ...
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...
In the OpenAIFunctionsAgent class, there is an asynchronous method called 'aplan' which is used to decide what to do given some input. This method uses the 'apredict_messages' method of the 'llm' object, which is likely an asynchronous generator function. ...
有一个方便的 create_tool_calling_agent() 构造函数，它显然使旧的变体（如 create_react_agent() 和 create_openai_functions_agent()）过时（并且它本身现在也被 LangGraph 等效项所取代）。这 几乎 适用于此用例，但它不强制使用工具，这是在使用基于工具的实现来实现结构化输出时所必需的。因此，我不得不...