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 ...
# 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...
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) chain.run("colorful socks") # 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-...
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,...
LLMs将字符串作为输入 (提示),并输出字符串 (完成)。 代码语言:javascript 复制 # ProprietaryLLMfrom e.g.OpenAI # pip install openai from langchain.llmsimportOpenAI llm=OpenAI(model_name="text-davinci-003")# Alternatively,open-sourceLLMhosted on Hugging Face # pip install huggingface_hub from lan...
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。
1.Math Prompt模板 觉得实现原理主要是利用了LLM的few-shot的能力,主要是把结构化的Prompt模板写好。如下所示: _PROMPT_TEMPLATE="""将数学问题翻译成可以使用Python的numexpr库执行的表达式。使用运行此代码的输出来回答问题。 问题: ${{包含数学问题的问题。}} ...
from langchain.llms import OpenAI from langchain.callbacks import get_openai_callback llm = OpenAI(temperature=0) tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm) agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ...
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。 二、LangChain核心组件 ...
虽然这本书是关于将生成式人工智能,特别是大型语言模型(LLMs)集成到软件应用程序中,但在本章中,我们将讨论如何利用 LLMs 来帮助软件开发。这是一个重要的主题,软件开发被几家咨询公司如 KPMG 和麦肯锡的报告所强调,是受生成式人工智能影响最大的领域之一。我们首先讨论 LLMs 如何帮助编码任务,并概述我们在自动化...