这个 Agent 工作流程就像一个非常脆弱的纸牌屋，我良心无法在生产应用程序中使用。LangChain 确实具有 Custom Agent 和 Custom Chain 的功能，因此你可以在堆栈的某些部分（也许？那里的文档很简单）覆盖逻辑，以解决我遇到的一些问题，但在这一点上，你正在使 LangChain 变得更加复杂，最好创建你自己的 Python 库，...
在上面的代码片段中,我们用到的RetrievalQAWithSourcesChain是在langchain/chains/qa_with_source中定义的,我们要魔改的地方之一:from_chain_type定义在base.py中,有点无奈,直接copy整个RetrievalQAWithSourcesChain工厂链, 拷贝前,先建一个custom目录,把qa_with_sources整个文件夹代码拷贝到custom目录中,为了和原来的qa...
StructuredTool, Tool, tool, DuckDuckGoSearchRun from pydantic import BaseModel, Field llm = Chat...
1）通过 Document Loaders 加载各种不同类型的数据源，2）通过 Text Splitters 进行文本语义分割 3）通过...
LangChain 确实有 Custom Agent 和 Custom Chain 的功能,所以你可以在堆栈的某些部分重写逻辑(也许文档很少),这可以解决我遇到的一些问题,但在这一点上,你会感觉到 LangChain 更加复杂,还不如创建你自己的 Python 库。 工作要讲究方法 大量随机集成带来的问题比解决方案更多。
LangChain-26 Custom Agent 自定义一个Agent并通过@tool绑定对应的工具 同时让大模型自己调用编写的@tools函数 原创 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 编写代码 定义一个工具 # 定义工具 @tool def get_word_length(word: str) -> int: """Returns the length of a word.""" ...
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。
DictReader(open('data/titledata.csv'), delimiter='|') titles = [i['custom_title'] for i in reader] title_blob = '\n'.join(titles) cirque_strings = [ "cirque du soleil - zarkana - las vegas", "cirque du sol 代码语言:javascript 复制 docsearch = FAISS.from_documents(docs, ...
LangChain 确实有 Custom Agent 和 Custom Chain 的功能,所以你可以在堆栈的某些部分重写逻辑(也许文档很少),这可以解决我遇到的一些问题,但在这一点上,你会感觉到 LangChain 更加复杂,还不如创建你自己的 Python 库。 工作要讲究方法 大量随机集成带来的问题比解决方案更多。
LangChain-26 Custom Agent 自定义一个Agent并通过@tool绑定对应的工具 同时让大模型自己调用编写的@tools函数 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 1. 编写代码 定义一个工具 # 定义工具 @tool def get_word_length(word: str) -> int:...