您可以在这里找到LangChain中可用的本机工具,并查看字典 EXTRA_OPTIONAL_TOOLS 中与该工具对应的键。 from langchain.agents import load_tools tools = load_tools(["wikipedia"], llm=llm) tools[0] 输出 WikipediaQueryRun(name='Wikipedia', description='A wrapper around Wikipedia. Useful for when you ne...
目前,可以使用以下代码片段加载工具: fromlangchain.agentsimportload_tools tool_names=[...]tools=load_tools(tool_names) 某些工具(例如链,代理)可能需要一个基本的LLM来初始化它们。 fromlangchain.agentsimportload_tools tool_names=[...]llm=...tools=load_tools(tool_names,llm=llm) 定义自定义工具 构...
from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType # 调用load_tools函数,加载名为"wikipedia"的工具 tools = load_tools(["wikipedia"]) # 初始化一个HumanInputLLM对象,其中prompt_func是一个函数,用于打印提示信息 ...
from langchain.llms.fake import FakeListLLM from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType # 调用load_tools函数,加载"python_repl"的工具 tools = load_tools(["python_repl"]) # 定义一个响应列表,这些响应可能是模拟LLM的...
tool_names=['tool_name_1','tool_name_2']llm=ChatOpenAI(temperature=0.0)tools=load_tools(tool_names,llm=llm) 1. 2. 3. 4. 5. 自定义工具 在LangChain中,自定义工具有多种方法 @tool装饰器 @tool装饰器是定义自定义工具的最简单方法。装饰器默认使用函数名称作为工具名称,但可以通过传递字符串作为...
from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType from langchain.agents import load_tools from langchain.llms.fake import FakeListLLM 复制 然后创建一个假的LLMs responses=[ "Action: requests_get\nAction Input: chatGpt原理 N", "Final Answer: mock答案" ] llm...
1. LangChain tools 代码语言:javascript 复制 from config import api_type, api_key, api_base, api_version, model_name from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agent from langchain.agents import load_tools, initialize_agent from lan...
tools=load_tools(["serpapi","llm-math"],llm=llm) agent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verbose=True) agent.run("WhoisLeoDiCaprio'sgirlfriend?Whatishercurrentageraisedtothe0.43power?") 让我们将所有内容总结在下面这张图中。
tools = load_tools(["python_repl"]) agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) result = agent("What are the prime numbers until 20?")print(result) 我们可以看到在 OpenAI 的 LLM 和 Python 解释器之间,质数计算是如何在内部很好地处理的: ...
首先需要学习内置 Tools,内置 Tools 是作者封装好的一些工具,可以直接进行调用。主要步骤如下: 加载工具。初始化 Agent,并将工具传入。对代理输入问题。 # LangChain相关模块的导入 from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.agents import load_tools, initialize_agent ...