OpenAI Functions Agent 计划和执行代理 ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 其他 7、Callback模块 自定义回调对象 使用回调的两种方式 参考链接: 更多细节内容参考官方文档: 自己学习了,分享一下给大家 1、LangChain介绍 LangChain 就是一个 LLM 编程框架,你想开发一个基于 LLM 应用,需要什么组件它都有,直接使用就行;甚...
5. 创建LLMChain实例 使用LLMChain类将LLM(在本例中是OpenAI的GPT模型)与提示模板连接起来。同时,创建一个ChatOpenAI实例,并指定模型名称和温度参数: llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name='gpt-3.5-turbo') chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template) 6. 使用摘要应用程序 现在,你可以将需要...
在图中画圈的环节,即提取json、根据json生成sql,执行sql这几个步骤,转换成直接让LLM生成sql。只要定义明确,LLM生成sql比其他复杂的编程场景简单多了,对吧? 系统的工作过程将如下图所示: (2) 升级prompt让openAI(LLM)为我们编程 整个过程的核心就是prompt升级,为了能让LLM正确地生成sql语句。我们需要告诉LLM关于数据...
一、llm模型 LangChain 本身不提供 LLM,提供通用的接口访问 LLM,支持OpenAI, HuggingFace, 自定义api等多种LLM。任选以下一种模型。 1.1 使用OpenAI模型 Python 收起 from langchain import OpenAI import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '' # 需要openai账号 # 创建OpenAI的LLM,默认为te...
LangChain 如何与 OpenAI 的 LLM 合作 LangChain还可以让你创建一些可以执行动作的应用程序，比如上网、发邮件、完成其他API相关的任务。你可以看看AgentGPT，这是一个很好的例子。这样的应用程序有很多可能的用途，这里只是我随便想到的一些：个人AI邮件助手AI学习伙伴AI数据分析定制公司客服聊天机器人社交媒体内容创作...
OpenAI Functions聊天型✅✅functions如果你使用的是OpenAI模型，或者是经过微调以支持函数调用的开源模型...
3.1、模型(LLM包装器) 为了和我们的LLM交互,我们要实例化一个OpenAI的GPT模型的包装器。在这里,我们要用OpenAI的GPT-3.5-turbo,因为它是最划算的。但是如果你有权限,你可以随意使用更强大的GPT4。 要导入这些,我们可以用下面的代码: # 为了查询聊天模型GPT-3.5-turbo或GPT-4,导入聊天消息和ChatOpenAI的模式(sche...
首先，它让LLM的调用更加便捷了。就拿调用ChatGPT举例。你安装它家的库：pip install openai。然后去openai网站买一个key。这是最基础的，也是GPT本家要求的。另外，你要安装：pip install langchain。然后执行如下python代码：pythonfrom langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI(openai_api_key="你的key")llm(...
OpenAI属于LLMs,其输入是字符串,输出也是字符串; ChatOpenAI属于聊天模型,其输入是消息列表,输出是消息列表。 二、两者的选择 知道了LLMs和聊天模型的区别,那我们在实际使用的过程中该怎么选择呢? ChatOpenAI侧重于模型被给与一组消息来构成会话,模型基于这组会话会进行后续的响应。OpenAI是基于问与答,没有会话的概...
openai_api_base="https://api.302.ai/v1", ) txts = [txt.page_contentfortxtintexts] embeddings = embeddings_model.embed_documents(txts) 2.4. 文档向量化存储 接下来,我们需要将生成的向量化的文档,存入向量数据库中。向量数据库主要用来做相似性搜索,可以高效地存储和检索高维向量。LangChain 支持与多...