⚠️ 注:下面涉及的所有代码示例中的OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL需要提前配置好,OPENAI_API_KEY指OpenAI/OpenAI 代理服务的API Key,OPENAI_BASE_URL指 OpenAI 代理服务的Base Url。 Language Model Language Model是真正与 LLM / ChatModel 进行交互的组件,它可以直接被当作普通的 openai client 来使用,在...
CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION 针对聊天场景优化的代理 OpenAI Functions Agent 这个是 LangChain对OpenAI Function Call的封装。关于 Function Calling的能力,可以看我这篇文章:OpenAI Function Calling 特性有什么用 OpenAI Functions Agent的工作流程: 1. 用户提问,语言模型判断是否需要调用功能函数 2. 如果需要,...
AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION: ConversationalChatAgent, AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION: StructuredChatAgent, AgentType.OPENAI_FUNCTIONS: OpenAIFunctionsAgent, AgentType.OPENAI_MULTI_FUNCTIONS: OpenAIMultiFunctionsAgent, ...
from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(temperature=0.5, model_name="gpt-3.5-turbo-16k-0613", openai_api_key=OPENAI_API_KEY, openai_api_base=OPENAI_BASE_URL) template = """ ## Input {text} ## Instruction Please summarize the piece of text in the input part above...
OPENAI_MULTI_FUNCTIONS, memory=memory, agent_kwargs=agent_args, verbose=True, ) This works, but trying to run using mrkl_chat.run(input="What is fity six times twenty seven?", user_name="John") executes the function call correctly, but then errors: ValueError: One input key expected ...
19.https://api.python.langchain.com/en/latest/agents/langchain.agents.openai_functions_agent.base.create_openai_functions_agent.html 20.https://api.python.langchain.com/en/latest/agents/langchain.agents.xml.base.create_xml_agent.html 21.https://api.python.langchain.com/en/latest/agents/lang...
官方也提供了对应的 Agent，包括 OpenAI Functions Agent、Plan-and-execute Agent、Self Ask With Search...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。
全球范围内,新兴的智能体技术如OpenAI的WebGPT为模型赋予了利用网页信息的能力,Adept培养的ACT-1能独立于网站操作并使用Excel、Salesforce等软件,谷歌的PaLM项目旗下的SayCan和PaLM-E尝试将LLM与机器人相结合,Meta的Toolformer探索使LLM能够自主调用API,而普林斯顿的Shunyu Yao所做的ReAct工作则结合了思维链prompting技术...
然后,我们初始化一个 OpenAI 语言模型,并创建一个提示模板,要求提供描述给定产品的最佳名称。接下来,我们将语言模型和提示模板组合成一个 LLMChain。现在,可以使用任何产品描述调用此链,并且它将根据输入生成合适的公司名称。例如,如果我们输入“Queen Size Sheet Set”作为产品,连锁店可能会输出“Royal Slumber Bedding...