# 导入一些tools,比如llm-math # llm-math是langchain里面的能做数学计算的模块 tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm) # 初始化tools,models 和使用的agent agent = initialize_agent( tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) text = "12 raised to the 3 power and re...
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003") from langchain.chains importLLMMathChainfrom langchain.agents import Tool llm_math = LLMMathChain(llm=llm) # initialize the math tool math_tool = Tool( name='Calculator', func=llm_math.run, description='Useful for when you need to answer ques...
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,...
加载内置的llm-math: fromlangchain.agentsimportload_tools tools=load_tools(['llm-math'],llm=llm) 现在,我们可以创建要使用的工具列表: tools.append(retriever_tool) 现在我们有了这些工具,我们可以创建一个代理来使用它们。 fromlangchainimporthubfromlangchain.agentsimportcreate_react_agentfromlangchain.agent...
目前,LangChain 支持 OpenAI、PromptLayerOpenAI、ChatOpenAI 和 Anthropic 等模型的异步支持,但在未来的计划中将扩展对其他 LLM 的异步支持。你可以使用 agenerate方法来异步调用 OpenAI LLM。此外,你还可以编写自定义的 LLM 包装器,而不仅限于 LangChain 所支持的模型。
model we're going to use to control the agent.chat = ChatOpenAI(temperature=0)# Next, let's load some tools to use. Note that the `llm-math` tool uses an LLM, so we need to pass that in.llm = OpenAI(temperature=0)tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)# ...
LangChain是一个框架,用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring,以及开源版的ChatGPT插件系统。核心的2个功能为: 1)可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接。 2)允许与 LLM 模型与环境进行交互,通过Agent使用工具。 2、LangChain核心组件 ...
1)可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接。 2)允许与 LLM 模型与环境进行交互,通过Agent使用工具。 2、LangChain核心组件 LangChain提供了各种不同的组件帮助使用LLM,如下图所示,核心组件有Models、Indexes、Chains、Memory以及Agent。 2.1 Models LangChain本身不提供LLM,提供通用的接口访问LLM,可以很方便的更换底层的...
search=SerpAPIWrapper()# 创建一个数学计算工具,特殊的链,它使用LLM来解析和解决数学问题。llm_math_chain=LLMMathChain(llm=llm,verbose=True)tools=[Tool(name="Search",func=search.run,description="useful for when you need to answer questions about current events or the current state of the world")...
根据Reference[1]的issues，duckdoom4指出llmmath和sqldatabase链存在安全风险，这两个链会盲目地执行从llm提供的任何代码。Rich Harang在Twitter上发布的注入返回结果 漏洞复现 漏洞具体出在LLM-MathChain上，这里我先安装小于0.0.131版本的Langchainpip install langchain==0.0.78之后编写poc验证 from langchain....