不需要模型提取,是代码里面传入的用于记录原始的prompt的 @tool(parse_docstring=True) def extract_accepted_rejected( context: str, accepted_answer: str, rejected_answer: str, src_input: Annotated[str, InjectedToolArg] ) -> None: """从输入中提取上下文问题信息和女朋友喜欢的答案。
parse_docstring = True不是必须的，但我看到你使用了Google风格的文档字符串，所以也许这样会更好。
@tool 可以选择性地解析Google Style 文档字符串,并将文档字符串组件(例如参数描述)与工具schame的相关部分关联起来。使用这种方法,需要指定 parse_docstring 代码如: @tool(parse_docstring=True) # 解析文档字符串 def multiply(a: int, b: int) -> int: """两个数字相乘. Args: a: 第一个数字 b: 第...
parse_docstring = True不是必须的，但我看到你使用了Google风格的文档字符串，所以也许这样会更好。
注意函数必须得有 docString,其为 Tool 的描述。 from azure_chat_llm import llm from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, tool from langchain.agents.agent_types import AgentType from datetime import date @tool def time(text: str) -> str:...
LangChain是一个框架,用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring,以及开源版的ChatGPT插件系统。核心的2个功能为: 1)可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接。 2)允许与 LLM 模型与环境进行交互,通过Agent使用工具。 二、LangChain核心组件 LangChain提供了各种不同的组件帮助使用LLM,如下图所示,核...
data = output_parser.parse(result)print(f"type={type(data)}, keyword={data['keyword']}, emotion={data['emotion']}") 输出: 2.3.2 Sequential Chain SequentialChains是按预定义顺序执行的链。SimpleSequentialChain为顺序链的最简单形式,其中每个步骤都有一个单一的输入/输出,一个步骤的输出是下一个步骤...
注意函数必须得有docString,其为Tool的描述。 from azure_chat_llm import llm from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, tool from langchain.agents.agent_types import AgentType from datetime import date @tool def time(text: str) -> str:...
注意函数必须得有docString,其为Tool的描述。 from azure_chat_llm import llm from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, tool from langchain.agents.agent_types import AgentType from datetime import date @tool def time(text: str) -> str:...
注意函数必须得有docString,其为Tool的描述。 from azure_chat_llm import llm from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, tool from langchain.agents.agent_types import AgentType from datetime import date @tool def time(text: str) -> str:...