LangChain中Agent组件的架构图如下,本质上也是基于Chain实现,但是它是一种特殊的Chain,这个Chain是对Action循环调用的过程,它使用的PromptTemplate主要是符合Agent Type要求的各种思考决策模版。Agent的核心思想在于使用LLM进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过Toolkits中的一组特定工具,用户可...
如下图所示，Agent接受一个任务，使用LLM（大型语言模型）作为它的“大脑”或“思考工具”，通过这个大脑...
该工具集包含了"llm-math"和"wikipedia"这两个工具,最后我们创建了一个代理(agent), 在创建代理时我们将llm 和tools作为参数传递给了代理,我们还设置了代理的类型为AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,接下来我们来看一下agent的内置prompt模板:
利用tool + llm + prompt创建agent 利用agent + tool创建agent executor from typing import Type, Optional, List, Callable, Any from docmesh_agent.tools.base import BaseAgentTool from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate,...
代理支持:LangChain引入了代理(Agent)的概念,代理可以根据给定的工具和指令,自主决策执行哪些操作,从而完成特定任务。这种方式比硬编码执行步骤更加灵活和智能。 数据感知:LangChain支持将LLM与各种数据源(如文档、API、数据库等)相结合,使LLM能够基于实际数据进行推理和决策。 生态系统支持:LangChain提供了对多种LLM...
LangChain是一个能够利用大语言模型(LLM,Large Language Model)能力进行快速应用开发的框架: 高度抽象的组件,可以像搭积木一样,使用LangChain的组件来实现我们的应用 集成外部数据到LLM中,比如API接口数据、文件、外部应用等; 提供了许多可自定义的LLM高级能力,比如Agent、RAG等等; LangChain框架主要由以下六个部分组成...
llm=llm, verbose=True, max_iterations=3, memory=memory,) output_1=conversational_agent.run("when you add 4 and 5 the result comes 10.") output_2=conversational_agent.run("4 + 5 is ") print(output_1) print(output_2) 上面的代码通过导入必要的模块、设置了OpenAI LLM API Key、加载LLM-...
LangChainHub 托管了一些高质量Prompt、Agent和Chain,可以直接在langchain中使用。 LangChainHub加载链主要作用: LangChainHub提供了量大质精的Prompt、Agent和Chain模板,可以直接在langchain中使用。 例如加载"math"链,它是一个基于LLM实现的计算器链。 运行LLM 链的五种方式 运行LLM链的主要作用: LangChainHub提供...
第一步，Agent 将用户的问题直接扔给 LLM 第二步，LLM 推理出可以使用 get_current_time 这个小工具来回答这个问题，于是它用 JSON 的形式告诉 Agent 去执行这个工具。第三步，Agent 将 get_current_time 工具的执行结果呈现给 LLM 最后一步，LLM 把工具的输出内容进行总结，然后把答案扔给 Agent。Agent 把这个...
这意味着,我们可以写一些本地工具,比如本文将要介绍的本地数据库查询工具,然后交给Agent与LLM对接,实现用户自然语言查询的支持。 用户、Agent、LLM, 本地工具(Tool)四者之间的协作关系大致如下图所示: 二、Demo开发 接下来,开始写我们的Demo,本文的Demo将实现一个支持用户用自然语言查询员工信息的小系统。该系统将...