from langchain.llms import OpenAI # 设置代理 openai.proxy = os.getenv('https_proxy') # 定义一个同步方式生成文本的函数 def generate_serially(): llm = OpenAI(temperature=0.9) # 创建OpenAI对象,并设置temperature参数为0.9 for _ in range(10): # 循环10次 resp = llm.generate(["Hello, how ar...
里面的description,字面上是工具的描述,实际上也是传给OpenAI(LLM)的Prompt。原来代码的这句话,只告诉LLM什么情况下用本工具,此外无任何约束和要求,所以LLM自由发散式地传参也是情理之中的事情了。 (2) 精确传参的精华所在-prompt 现在已经很清晰明了,需要通过prompt告诉OpenAI(LLM)如何传参。本文实测后行得通的Pr...
最后根据LangChain的参数设定就能实现得到返回值『这个是一个通用的返回』,如果return_direct设置为False,openai将会继续执行,直到找到正确答案(具体可以看下面这个『计算的例子』)。 4、计算的例子 llm = OpenAI(temperature=0) tools = [SearchTool(), CalculatorTool()] agent = initialize_agent( tools, llm, ...
import { OpenAI } from "langchain/llms/openai"; // 实例化一个模型 const model = new OpenAI({ // OpenAI内置参数 openAIApiKey: "YOUR_KEY_HERE", modelName: "text-davinci-002", //gpt-4、gpt-3.5-turbo maxTokens: 25, temperature: 1, //发散度 // LangChain自定义参数 maxRetries: 10,...
ChatGPT是由OpenAI创建的语言处理AI模型。它有1750亿个参数,可以回答问题、写作文和诗歌、翻译语言、摘要长文本和写代码片段。ChatGPT使用自然语言处理和机器学习技术来理解和生成类似人类的回答。 1. 创建OpenAI账户并获取API密钥 您可以访问platform.openai.com[1],创建一个OpenAI账户并同意ChatGPT的条款。
# 导入LangChain和TruLensfrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain.llms import OpenAIfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.prompts.chat import ChatPromptTemplate,HumanMessagePromptTemplatefrom trulens_eval import TruChain,Feedback, Huggingface, Tru, OpenAI as TruOpenAIfrom ...
Memory的核心思想是利用AI大模型强大的参数和数据容量，将任何形式的数据转换为自然语言，并将其作为模型的输入或输出。这样做的好处是可以简化应用开发流程，提高数据处理速度，增加数据来源和质量。如下是在链中中使用memory的示例：from langchain.llms import OpenAIfrom langchain.prompts import PromptTemplatefrom ...
开发人员现在可以向 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 模型描述功能,并让模型智能生成包含调用这些功能的参数的 JSON 对象。此功能旨在增强 GPT 模型与外部工具和 API 之间的连接,提供了一种可靠的方式来从模型中检索结构化数据。函数调用使开发人员能够创建使用外部工具或 OpenAI 插件回答问题的聊天机器人。 它...
LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。