与Chain不同的是,在Chain中,动作被硬编码在代码中,而Agent利用语言模型作为“推理引擎”,决定采取哪些动作以及以何种顺序采取这些动作。 现在,使用LangChain中的CSV Agent来分析我们的结构化数据了: 步骤1:创建Agent 首先加载必要的库: from langchain.agents.agent_types import AgentType from langchain_community.l...
Pandas Agent:是一种用于处理大型数据集的工具,它可以通过从Pandas数据对象中加载数据并执行高级查询操作来处理数据。其关键功能包括对数据进行分组和汇总、基于复杂条件过滤数据,以及将多个数据对象连接在一起。该Agent非常适合需要处理大型数据集并需要高级查询功能的开发人员。 CSV Agent:是另一种用于查询结构化数据的工...
2. Python Agent 3. 自定义工具 3.1 查询日期 3.2 查询天气 learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain 1. LangChain tools 代码语言:javascript 复制 from config import api_type, api_key, api_base, api_version, model_name from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI from langchain....
昨天还在努力编程,让chatgpt function calling 能访问数据库做数据分析,今天langchain就已经实现了,推出了4个agent,其中最重要是应该是pandas,pandas能直接加载sql和csv做数据分析。 更新了4个agent 然后尝试了下pandas的agent 定义了pandas的agent df=pd.read_csv("watermelon.csv") 这里df加载了近几年西瓜进口数据...
把orersample.csv下载到jupyter notebook当前ipynb文件目录,使用CSV文档加载器,加载文档内容: fromlangchain_community.document_loaders.csv_loaderimportCSVLoader loader = CSVLoader(file_path='ordersample.csv') data = loader.load() 打印加载后的文档内容: ...
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...
https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/vectorstores.html Chain 链 我们可以把 Chain 理解为任务。一个 Chain 就是一个任务,当然也可以像链条一样,一个一个的执行多个链。 Agent 代理 我们可以简单的理解为他可以动态的帮我们选择和调用chain或者已有的工具。 执行过程可以参考下面这张图: Embe...
from langchain.agents import AgentType from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0) tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) ...
from langchain.prompts import PromptTemplate #用于 PromptTemplate 为字符串提示创建模板。 #默认情况下, PromptTemplate 使用 Python 的 str.format 语法进行模板化;但是可以使用其他模板语法(例如, jinja2 ) prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a {adjective} joke about {content}.") ...