from langchain import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate, LLMChain from langchain.llms import OpenAI examples = [ {"word": "happy", "antonym": "sad"}, {"word": "tall", "antonym": "short"}, ] example_formatter_template = """ Word: {word} Antonym: {antonym} """ example_prompt ...
Chain和Agent是无状态的,只能独立地处理每个传入的查询,Memory 可以管理和操作历史消息。一个带存储的Agent例子如下: 一个基于问答历史记录的聊天agent。 它首先定义了搜索工具,并使用ZeroShotAgent生成 prompts。 然后创建一个ConversationBufferMemory对象保存历史消息。 将agent、搜索工具和内存对象封装成AgentExecutor。
agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent=agent,# 得到agent_executortools=tools,# 得到工具verbose=True,# 是否显示日志memory=memory,# 得到memory) 二.math agent实现原理 1.Math Prompt模板 觉得实现原理主要是利用了LLM的few-shot的能力,主要是把结构化的Prompt模板写好。如下所示:...
Finally, let's initialize an agent with the tools, the language model, and the type of agent we want to use. agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) Now let's test it out! agent.run("现在深圳的气温是多少摄氏度?") 输出: Entering...
LangChain Agent的设计还考虑了泛化能力和Prompt控制,利用大型LLMs的强大few-shot和zero-shot泛化能力,以及Prompt控制的核心基础。这种设计使得LangChain Agent能够在没有大量训练数据的情况下,通过少量的提示就能生成有意义的回答,从而提高了其实用性和效率。
tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) # 调用代理的run方法,传递字符串"whats 2 + 2"作为输入,询问代理2加2的结果 agent.run("whats 2 + 2") 与模拟llm同理,langchain也提供了一个伪类去模拟人类回复,该功能依赖于wikipedia,所以模拟前需要install一下这个库,并且需要设...
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...
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) agent.run("奥巴马的生日是哪天? 到2023年他多少岁了?") 总结 LangChain 是一个开源 Python 库,任何可以编写代码的人都可以使用它来构建 LLM 支持的应用程序。 该包为许多基础模型提供了通用接口,支持提示管理,并在撰写本文时充当其他组件(如提示模板...
args_schema (Pydantic BaseModel), 可选参数,但推荐使用,可用于提供更多信息(例如,few-shot examples)或验证预期参数( validation for expected parameters)。 func (function), 必填,传入 tool 需要执行的操作。可以是 class、function等等。 coroutine (function), 可选参数,传入参数与 func 一样,但是需要用 asyn...
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。