所以我只能自己来定义 Prompt 来让 langchain Agent 兼容 chatGLM。 三)Agent Prompt 定义 毕竟ChatGLM 是一个只有 6 个 B 的小模型,所以给他调试 Prompt 并不是一件容易的事,我始终没有找到能媲美 langchain Agent 内置模板的 ChatGLM 版本 Prompt,ChatGLM 的推理能力完全无法容纳下 Thought、Action、Input、...
pip install--upgradelangchain 4、调用智谱AI的GLM-4大模型 LLM的选择有多种方案。 方案一:远程调用OpenAI的ChatGPT系统API,效果较好,token花费较贵; 方案二:远程调用智谱AI的GLM-4的API,效果较好,token花费较低; 方案三:本地部署开源大语言模型ChatGLM3-6B,效果较差,不需要收费,但电脑需要有13GB以上的GPU。
ChatGLM3和ChatGPT作为当前最热门的大型语言模型,均支持在Langchain框架下进行Agent调用。通过Agent调用,模型能够利用训练时内化到无穷参数中的知识,还可以调用不同的工具,甚至是将多种工具组合起来以解决特定的问题。例如,ChatGLM3可以调用arxiv工具查询学术论文,调用天气工具获取实时天气信息,甚至调用计算器进行复杂的数...
而 Agent 之所以能够自己分析问题，选择合适工具并最终解决问题，其背后原理来自于 ReAct 框架。根据 Yao 2023 的观点，人类行为和推理之间的协同关系是一个学习新知识、 做出决策并执行的过程，而大语言模型同样可以通过一定的设计达到能够逻辑推理 （Reasoning），构建完整系列行动（Act），最终达成预期目标的效果。在上...
使用 LangChain 开发 LLM 应用时，需要机器进行 GLM 部署，好多同学第一步就被劝退了，那么如何绕过这个...
在知名的 langchain-ChatGLM 项目中,作者实现了一个可以基于本地知识库检索结果生成 Prompt Template 的Agent - LocalDocQA, 源码如下: class LocalDocQA: llm: BaseAnswer = None embeddings: object = None top_k: int = VECTOR_SEARCH_TOP_K chunk_size: int = CHUNK_SIZE chunk_conent: bool = True ...
以ChatGLM3为例,我们可以通过Langchain构建一个Agent,用于执行arxiv论文查询、天气查询、数值计算等任务。在这个过程中,我们首先需要定义并导入所需的工具,如arxiv查询工具、天气查询工具等。然后,通过编写提示词和定义Agent动作,引导ChatGLM3理解和执行特定任务。例如...
ChatGLM 系列模型对中文的支持较好,原因是训练时加入了较多中文语料,并且进行过 RLHF 更多ChatGLM2 测评以及和 baichuan-7B 等中文 LLM 的比较,请看参考链接: 3、实现代码 首先看一个基础的问答 Agent 实现: fromlangchain.promptsimportPromptTemplatefromlangchain.llmsimportOpenAIimportos# 设置你的 API_Keyos....
2. 就是大模型能力的问题,之前一直用glm-4这个模型,每次都是先报上面的错,然后自动修改。后面试了一下glm-4-0520这个版的大模型,比之前的glm-4好了很多,能第一次输出的格式就是对的。不会出现格式不对后,在自动重试的问题。 资料: 雨飞:使用智普清言的Tools功能实现ToolAgent ...
https://github.com/liangwq/Chatglm_lora_multi-gpu/tree/main/APP_example/langchain_keypointgithub.com/liangwq/Chatglm_lora_multi-gpu/tree/main/APP_example/langchain_keypoint 背景: 这部分给主要介绍Langchain的agent部分,前面已经章节已经介绍了思维和思路作为一种数据资产是这一次LLM数据化的核心。