运行LLM链的主要作用: LangChainHub提供了量大质精的Prompt、Agent和Chain模板,可以直接在langchain中使用。 例如加载"math"链,它是一个基于LLM实现的计算器链。 LLM链可以通过5种方式运行: 1.调用对象 2. run方法 3. apply方法 generate方法 5. predict方法它们接受格式不同的输入参数,但都可以输出响应结果。
图三、github上存在LLMMathChain的引入数量 LLMMathChain 的代码主要在 Langchain/chains/llm_math/base.py 中,简单分析代码可以发现,CVE-2023-29374 漏洞的问题主要在 LLMMathChain 的_process_llm_result 方法中。 当LLMMathChain 完成与大语言模型的交互,获取到大语言模型的返回结果后,会调用_process_llm_result 方...
pythonfrom langchain.agents import load_toolsfrom langchain.agents import initialize_agentfrom langchain.agents import AgentTypefrom langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI(temperature=0)tools = load_tools(["serpapi", "python_repl", "llm-math"], llm=llm)agent = initialize_agent(tools, llm,...
当他们想要从只有单个顺序代理的架构转向更复杂架构时,例如,生成sub-agnet并与原始agent交互,或者多个专业agent彼此交互,LangChain就成为了限制因素。 另一个示例中,需要根据业务逻辑和LLM的输出,动态更改agent可访问工具的可用性。但LangChain没有提供从外部观察agent状态的方法,导致他们不得不缩小实现范围,以适应LangCh...
输出解析器(output parser):处理LLM的输出 链(chain):LangChain的「LCEL语法」覆盖了Python的「|」运算符 这似乎徒增代码复杂性,却没有任何额外的好处。 LangChain似乎更适合早期原型,但不适合实际的生产使用。 对于后者而言,开发人员必须理解每一个组件,才能保证代码不会在真实的使用场景中意外崩溃,但LangChain限...
最后,将问题和上下文一起输入到qa_chain,得到最后的答案 比如能自动生成代码并执行的:llm_math等等 比如面向私域数据的:qa_with_sources,其中的这份代码文件 chains/qa_with_sources/vector_db.py则是使用向量数据库的问题回答 比如面向SQL数据源的:sql_database,可以重点关注这份代码文件:chains/sql_database/base...
) llm = OpenAI(temperature=0) llm_math_chain = LLMMathChain.from_llm(llm=llm, verbose=True) ...
llm-math:实际是个Chain,使用语言模型和计算器来解决数学问题。 wikipedia:维基百科工具,连接到维基百科的API,允许对维基百科进行搜索查询并返回结果。 PythonREPLTool:python执行环境,根据输入提示,使用python进行推理,并对推理结果进行相应处理,如打印出来。
llm-math:实际是个Chain,使用语言模型和计算器来解决数学问题。 wikipedia:维基百科工具,连接到维基百科的API,允许对维基百科进行搜索查询并返回结果。 PythonREPLTool:python执行环境,根据输入提示,使用python进行推理,并对推理结果进行相应处理,如打印出来。
输出解析器(output parser):处理LLM的输出 链(chain):LangChain的「LCEL语法」覆盖了Python的「|」运算符 这似乎徒增代码复杂性,却没有任何额外的好处。 LangChain似乎更适合早期原型,但不适合实际的生产使用。 对于后者而言,开发人员必须理解每一个组件,才能保证代码不会在真实的使用场景中意外崩溃,但LangChain限...