llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003") from langchain.chains import LLMMathChain from 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 ...
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...
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,...
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm) agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) with get_openai_callback() as cb: response = agent.run("王菲现在的年龄是多少?") print(f"Total Tokens: {cb.total_tokens}") print(f"Prompt T...
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...
Langchain 通过 chain 将各个组件进行链接,以及 chain 之间进行链接,用于简化复杂应用程序的实现。其中主要有 LLMChain、Sequential Chain 以及 Route Chain 2.3.1 LLMChain 最基本的链为 LLMChain,由 PromptTemplate、LLM 和 OutputParser 组成。LLM 的输出一般为文本,OutputParser 用于让 LLM 结构化输出并进行结果解...
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 ...
LangChain指南-打造LLM的垂域AI框架 CHATGPT以来,Langchain 可能是目前在 AI 领域中最热门的事物之一,仅次于向量数据库。 它是一个框架,用于在大型语言模型上开发应用程序,例如 GPT、LLama、Hugging Face 模型等。 它最初是一个 Python 包,但现在也有一个 TypeScript 版本,在功能上逐渐赶上,并且还有一个刚刚开始...
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。 图1. 02 LangChain核心组件 ...
LangChain内置的Agent——“llm-math”。用于复杂的数学计算。 简单来说就是,我问《让子弹飞》的相关问题,LangChain使用第一个Agent回答问题,我问数学计算,LangChain使用第二个Agent回答问题! 准备工作 主要是网页数据的加载、嵌入模型的初始化、向量数据库的初始化等,具体代码如下。