Langchain的Ollama 的实验性包装器OllamaFunctions,提供与 OpenAI Functions 相同的 API。因为网络的原因,OpenAI Functions不一定能访问,但如果能通过Ollama部署的本地模型实现相关的函数调用,还是有很好的实践意义。 2.Function Call Function Call,或者叫函数调用、工具调用,是大语言模型中比较重要的一项能力,对于扩展...
ToolLLaMA使用ChatGPT生成的指令调整数据集ToolBench,这些数据集包含单工具和多工具使用场景的指令,使得模型能够学习如何解析和执行包含多个API调用的指令。 为了提高在这些复杂任务中的效率,ToolLLaMA采用了DFSDT算法,它是一种基于深度优先搜索的决策树,能够帮助模型在多个潜在解决方案中做出更好的选择。此算法增强了模型...
Ollama is supporting tools now: https://ollama.com/blog/tool-support While tools can already be used with langchain4j-open-ai module, it would be nice to support them in langchain4j-ollama module as well.
大模型运行工具为ollama,Langchain-Chatchat为了支持Ollama运行,修改了一些配置和文件,因此无法和qwen-api在同一个Langchain-Chatchat运行,因此我建了两个Langchain-Chatchat,分别命名为:Langchain-Chatchat-ollama、Langchain-Chatchat-api,有兴趣的读者,可以试着在同一个Langchain-Chatchat里运行两种不同的模式,如...
// src/ai/llm-model/ollama.ts import { ChatOllama } from "@langchain/ollama"; const 模型名称 = "llama3.1"; export const llm = new ChatOllama({ model: 模型名称, 温度: 0, }); // src/ai/llm-model/index.ts import { 工具 } from "../tools"; import { llm } from "./ollama...
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/examples/langchain-python-rag-document/main.py 首先,导入了一系列需要的模块和类,这些模块包括用于加载文档、提取文本、处理自然语言、构建问答链条等功能。 创建了一个SuppressStdout类,该类的作用是临时抑制标准输出和标准错误,以防止在加载PDF等操作时产生多余的输出...
在LangChain框架中,工具(Tools)是用于解决特定问题的可调用的功能模块。它们可以是简单的函数,也可以是更复杂的对象,能够实现一项或多项特定任务。下面将详细介绍几种不同的工具定义及其在人脸识别问题排查过程中的应用。 首先,我们需要导入依赖的函数,主要来自各个现有日志系统的接口,能够提取比对分,黑名单,读取人脸库...
在LangChain框架中，工具（Tools）是用于解决特定问题的可调用的功能模块。它们可以是简单的函数，也可以...
利用Ollama 和 LangChain 强化条件判断语句的智能提示分类 本文译自Supercharging If-Statements With Prompt Classification Using Ollama and LangChain一文,以Lumos工具为例,讲解了博主在工程实践中,如何基于LangChain框架和本地LLM优雅实现了通用的意图识别工具。系列合集,点击链接查看 ...
然后准备您的toolbench密钥:export TOOLBENCH_KEY="your_toolbench_key"#对于ToolLLaMA,要使用ToolLLaMA进行推理,请运行以下命令:export PYTHONPATH=./python toolbench/inference/qa_pipeline.py \--tool_root_dir data/toolenv/tools/ \--backbone_model toolllama \--model_path ToolBench/ToolLLaMA-7b \--...