from typingimportAnnotated,List,Sequence,Tuple,TypedDict,Union from langchain.agentsimportcreate_openai_functions_agent from langchain.tools.renderimportformat_tool_to_openai_function from langchain_core.promptsimportChatPromptTemplate,MessagesPlaceholderfrom langchain_openaiimportChatOpenAI from typing_extensions...
Multiple chains:玩转chain的叠加合并 Querying a SQL DB:根据用户的问题写SQL检索数据库 Agents:终于看到万众瞩目的Agent例子了 LangChain Experssion Language简介 LangChain Experssion Language 简称LCEL,感觉就是为了节省代码量,让程序猿们更好地搭建基于大语言模型的应用,而在LangChain框架中整了新的语法来搭建promp...
重复的工具使用(Repeated tool use with agents) 环境配置 创建工具 创建prompt 创建Agent 调用Agent 在多个工具间选择(Choosing between multiple tools) 使用不支持tool calling的模型(Using models that don't support tool calling) 创建prompt 增加输出解析 调用工具 从多个工具选择 返回工具输入 人在环路(Human-in...
#从langchain.llms.fake模块导入FakeListLLM类,此类可能用于模拟或伪造某种行为 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 =...
在链中,执行的action是硬编码的,而在agents智能体中,语言模型自行推理决策采用哪些action,以及action的执行顺序。智能体最早是autogpt开始兴起的,红极一时。 在LangChain中,Agent可以根据用户的输入动态地调用chains,将问题拆分为几个步骤,每个步骤都可以根据提供的Agent来执行相关的操作。此外,LangChain提供了多种类型...
通过文档目录我们可以看到,Langchain由6个module组成,分别是Model IO、Retrieval、Chains、Memory、Agents和Callbacks。 Model IO:AI应用的核心部分,其中包括输入、Model和输出。 Retrieval:“检索“——该功能与向量数据密切库相关,是在向量数据库中搜索与问题相关的文档内容。
最后是 Agents“代理”,它们使得LLMs能够与外部环境进行交互,例如通过API请求执行操作。 Langchain 的这种结构设计使LLMs不仅能够处理文本,还能够在更广泛的应用环境中进行操作和响应,大大扩展了它们的应用范围和有效性。 总体来说,LangChain是一个以 LLM (大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性: ...
Agents 和责任链一样,Java设计模式还有一个设计模式叫代理模式。LangChain中Agents的概念与传统的代理模式基本一致,是通过对稳定的核心能力进行封装,通过Agents代理提供访问入口,既保证了对多样化业务能力需求的支持,也能保持核心能力的稳定性。 LangChain中Agents与传统代理模式的区别就在于,其代理的核心能力便是AI大模型...
from langchain.agents import initialize_agent, Toolfrom langchain.llms import OpenAIllm=OpenAI(temperature=0)# 模拟问关于订单def search_order(input:str) ->str: return "订单状态:已发货;发货日期:2023-09-15;预计送达时间:2023-09-18"# 模拟问关于推荐产品def recommend_product(input:str)->str: re...
封装了Model I/O(输入/输出)、Retrieval(检索器)、Memory(记忆)、Agents(决策和调度)等核心组件 可以使用链的方式组装这些组件,以便最好地完成特定用例。 围绕以上设计原则,LangChain解决了现在开发人工智能应用的一些切实痛点。以 GPT 模型为例: 数据滞后,现在训练的数据是到 2021年9月。